Using information technology (IT) to improve communication between the emergency room and cancer clinic.
Notice bibliographique
Résumé
158 Background: A communication gap was identified at the Cancer Centre of Southeastern Ontario which resulted in oncologists at the cancer centre (CC) not consistently being informed when oncology patients (pt) were seen in the emergency room (ER). An automated IT notification system was developed to inform oncologists when their pt were seen in the ER. Methods: Pt who had been seen within 60 days in the CC were considered active. An IT notification system linked active CC visits and ER visits. A list was generated daily of pt that were both CC and in the ER and this was emailed through a secure system to treating oncologists. Following six months of usage an evaluation was performed which identified which pt were being seen in ER (by disease site, treatment regimen and other factors). A survey evaluated oncologist feedback regarding usefulness of this system. Results: From December 2014 to May 2015 notifications were analyzed. A total of 773 pt (12% of total active cancer patients) had an ER visit resulting in 1267 visits; 56% of pt had more than one visit. Thirty-three percent of visits result in admission to the hospital. The highest usage of the ER was palliative care (26% of pt) and hematology (29% of visits). The risk of dying in the three months following an ER visit was 20% as compared to < 2% for all pt seen in the ER during that time period. Sixty-three percent of the 41 oncologists responded to a survey. The majority used this notification system (85%) and found that the report improved patient care (87%). Oncologists typically used this information to check up on pt information on the electronic medical record and if appropriate visited pt that had been admitted to hospital. Conclusions: Cancer pt who have an ER visit are now automatically being reported to the treating oncologists. This process has been able to identify at risk pt for ER visits and this information will be used to develop targeted measures for these high risk populations. The report is very popular with oncologists and is now considered standard practice at our CC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».