Unique Educational Opportunities for PCPs and Specialists Arising From Electronic Consultation Services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Health care reform should be driven by the goals of better patient experience, improved population health, lower per capita costs, and improved provider satisfaction. Electronic consultation (eConsult) services have been adopted by several jurisdictions in the United States, Canada, and Europe to improve access to specialists by primary care providers (PCPs) and are being heralded as a key component for delivery of coordinated care. The primary intent of an eConsult service is to provide PCPs with efficient, timely, direct access to specialist expertise to help guide the management of their patients, reduce the need for unnecessary face-to-face specialty consultations, and improve the quality of the initial face-to-face consultation when needed, through the preconsultative communication.In addition to improving access to care, eConsult services have been praised by PCPs and specialists for their educational value, in particular their ability to enrich practice-based learning. Less recognized, but equally important from the educational perspective, include the abilities of eConsult programs to promote reflection by PCPs and specialists, improve collegiality and professionalism between primary and specialist care, inform continuing professional development activities and maintenance of certification, and enhance training programs' teaching of effective communication and care coordination.As eConsult services become increasingly available, the medical community must leverage the educational opportunities inherent in eConsult programs to further improve the delivery of coordinated specialty care. The educational role of eConsults should be considered as a priority outcome in their evaluation and must be highlighted and optimized in next iterations of eConsult systems design.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle