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Enregistrement W2562000186

Medication-related queries received for 'after hours GP helpline' - Comparison of callers' intentions with GPs' advice

2016· article· en· W2562000186 sur OpenAlexaff
Amina Tariq, Ling Li, Mary Byrne, Maureen Robinson, Johanna Westbrook, Melissa Baysari

Notice bibliographique

RevueQUT ePrints (Queensland University of Technology) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHelplineSeriousnessMedicineMedical emergencyEmergency departmentDescriptive statisticsFamily medicineHotlineNursingEmergency medicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Limited studies have explored the actual usage of the ‘after hours GP helpline’ (AGPH). Objective/s The objectives of the article are to describe medication-related calls to the AGPH and compare callers’ original intentions versus the advice provided by the general practitioner (GP). Methods We performed a detailed descriptive statistical analysis of medication-related queries received by the AGPH in 2014. Results In 2014, 13,600 medication-related calls were made to the national AGPH. For 86.56% of calls, GPs advised callers to either self-care only, or self-care overnight and see their GP during business hours. Of the 1442 calls where the caller had originally intended to visit the emergency department (ED), 76.70% were advised by GPs to self-care, and only 5.48% were advised to call 000 or visit an ED. Overall, less than 2.26% of callers were directed to the ED, despite 10.60% of people originally calling with this intention. Discussion The availability of an after-hours service potentially prevented 1363 people from unnecessarily attending an ED and directed 228 people who had originally underestimated the seriousness of their condition to an ED.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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