Use of Electronic Consultation System to Improve Access to Care in Pediatric Hematology/Oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic consultations (eConsult) allow for communication between primary care providers and specialists in an asynchronous manner. This study examined provider satisfaction, topics of interest, and efficiency of eConsult in pediatric hematology/oncology in Ottawa, Canada. METHODS: We conducted a cross-sectional assessment of all eConsult cases directed to pediatric hematology/oncology specialists using the Champlain BASE (Building Access to Specialists through eConsultation) eConsult service from June 1, 2014 to May 31, 2016. RESULTS: There were 1064 eConsults to pediatrics during the study timeperiod and pediatric hematology/oncology consults accounted for 8% (85). During the same study timeperiod, 524 consults were seen in the pediatric hematology/oncology clinic. The majority of the eConsults were for hematology (90.5%) in contrast to oncology topics (9.5%). The most common topics were anemia, hemoglobinopathy, bleeding disorder, and thrombotic state. Primary care providers rated the eConsult service very highly, and their comments were very positive. The eConsult service resulted in deferral of 40% of consults originally contemplated to require a face-to-face specialist visit. CONCLUSIONS: This study showed successful implementation and use of the eConsult service for pediatric hematology/oncology and resulted in avoidance of a large number of face-to-face consultation. The common topics identified areas for continuing medical education.
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 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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».