Impact of health portal enrolment with email reminders at an academic rheumatology clinic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».