Assessing the quality of referral letters written by general practitioners: a cross-sectional study in rural Iran
Notice bibliographique
Résumé
Establishing effective communication between general practitioners (GPs) and medical specialists is a key component of the referral system. Written communication between GPs and medical specialists is the most common communication tool. This study was conducted to evaluate quality (information content) of the referral letters written by GPs and addressed to gynecologists and cardiologists. We evaluated quality of the referral letters through a cross-sectional study in the villages of Sarab city, located in East Azerbaijan Province, Northwest Iran. The study was conducted during August and September 2015 in which a total of 400 referral letters were evaluated according to specific quality criteria. Cluster sampling was implemented and data were collected using an instrument designed by the Department of Family Medicine at the University of Manitoba, Canada. A specifically designed referral form was used to refer pregnant women to gynecologists. Referrals addressed to gynecologists showed better quality in comparison to cases referred to cardiologists. Legibility of referral letters was 73%. It is recommended that agreed-upon referral letters be designed cooperatively for different groups of diseases. Furthermore, primary health care providers should be trained to write proper referral letters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».