eConsultations to Infectious Disease Specialists: Questions Asked and Impact on Primary Care Providers’ Behavior
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
BACKGROUND: Since 2010, the Champlain BASE (Building Access to Specialist Advice through eConsultation) has allowed primary care providers (PCPs) to submit clinical questions to specialists through a secure web service. The study objectives are to describe questions asked to Infectious Diseases specialists through eConsultation and assess impact on physician behaviors. METHODS: eConsults completed through the Champlain BASE service from April 15, 2013 to January 29, 2015 were characterized by the type of question asked and infectious disease content. Usage data and PCP responses to a closeout survey were analyzed to determine eConsult response time, change in referral plans, and change in planned course of action. RESULTS: Of the 224 infectious diseases eConsults, the most common question types were as follows: interpretation of a clinical test 18.0% (41), general management 16.5 % (37), and indications/goals of treating a particular condition 16.5% (37). The most frequently consulted infectious diseases were as follows: tuberculosis 14.3% (32), Lyme disease 14.3% (32), and parasitology 12.9% (29). Within 24 hours, 63% of cases responded to the questions, and 82% of cases took under 15 minutes to complete. In 32% of cases, a face-to-face referral was originally planned by the PCP but was no longer needed. In 8% of cases, the PCP referred the patient despite originally not planning to make a referral. In 55% of cases, the PCP either received new information or changed their course of action. CONCLUSIONS: An eConsult service provides PCPs with timely access to infectious disease specialists' advice that often results in a change in plans for a face-to-face referral.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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