Perspectives of Champlain BASE Specialist Physicians: Their Motivation, Experiences and Recommendations for Providing eConsultations to Primary Care Providers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electronic consultation can improve access to specialist care. However, specialists have been identified as less likely to adopt electronic solutions in clinical settings. We conducted an online survey to explore the perspectives of specialists who use the Champlain BASE eConsult service in Eastern Ontario, Canada. Specialists were asked their opinions on experience with the service, their current consult/referral practices, recommendations for change and expansion of the service, and compensation models. We tabulated descriptive statistics from the multiple choice and Likert scale responses and performed a content analysis with an emergent code strategy for open-text responses. Specialists (n=34, 77% response rate) agreed that the Champlain BASE eConsult service is a feasible way to improve access to specialist care (94%), improves communication between specialists and primary care providers (PCPs) (94%), has educational value for PCPs (91%), and is user friendly (82%). A majority of specialists (88%) felt the service should be expanded provincially and 67% felt it should allow specialist-to-specialist consultation. 88% of specialists agreed that the current compensation process is best. This study provides an in-depth look at the perspective of the specialist physicians who use the Champlain BASE eConsult service. Specialists stated specific recommendations for change that will allow us to ensure the service remains sustainable.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle