MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2592107366 · doi:10.1136/bmjquality.u214811.w5926

Impact of health portal enrolment with email reminders at an academic rheumatology clinic

2017· article· en· W2592107366 sur OpenAlexaffabout
Arielle Mendel, Shirley Chow

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality Improvement Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePatient portalFamily medicineAttendanceIntervention (counseling)Electronic mailPatient satisfactionHealth carePediatricsMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Missed appointments reduce the quality, safety and efficiency of healthcare delivery. 'No-Shows' (NS) have been identified as a problem within the rheumatology clinic at Sunnybrook Health Sciences Center in Toronto, Ontario. NS were studied through a prospective chart review and telephone interviews. Over 6 months, 110 NS took place (rate 2.5-6.8%). From interviews, 85% of NS were attributed to forgetting, being unaware of the appointment, having the wrong date, or another miscommunication. Fifty-seven percent of patients were interested in an appointment reminder, including electronic reminders (46%). Patients were encouraged to enroll in the hospital's electronic patient portal, MyChart, and email reminders were implemented at one clinic for portal users. A detailed follow-up card was also given to patients. Process measures included portal enrolment, email reminder receipt, and call volumes. Outcome measures were NS and patient and staff satisfaction. During the intervention, 120/274 (44%) surveyed patients had MyChart accounts. Of these, 73 (61%) received the e-mail reminder and 72 (99%) found the e-mail helpful. Twenty-two patients knew about their appointment from the e-mail reminder alone. Improvement in attendance was seen after 3.5 months, but it was not sustained thereafter. Prior to this intervention there was no appointment reminder system at this clinic, and the email reminder demonstrated high patient satisfaction. Low portal enrolment, technical difficulties, and the inability of the intervention to reach new patients were possible reasons why the intervention was unsuccessful at reducing NS.

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)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Quality Improvement ReportsMême sujetHealthcare Systems and TechnologyTravaux en français237 207