MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2763278130 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-104

106: From Fax Machine to First Appointment: Mapping The Management of Referrals to Pediatric Sub-Specialists

2014· article· en· W2763278130 sur OpenAlexaff
JP Buhiire, Sarah Forgie

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralTriageMedicineFamily medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wait time reduction for outpatient appointments has been connected to reduced healthcare costs and improved patient outcomes. At the pediatric hospital where this study was performed, one key goal of the administration was to reduce wait times for pediatric sub-specialists, particularly appointments for new referrals (also known as “Wait One”). However, attempts to measure and improve these entry-level wait times were hampered by an incomplete understanding of how referrals were handled by the sub-specialist divisions. The purpose of this ethnographic study was to describe the steps by which a new referral to each of ten of the pediatric sub-specialist divisions was processed, triaged, and booked. A qualitative study using standardized open-ended interview questions was carried out with each divisional administrator involved in referrals. They were asked to describe the process they followed from ‘when the new referral hits the fax machine’ to when the machine outpatient appointment was booked. Sub-specialist physicians in charge of triaging the referrals were also interviewed to gain greater insight into the process. In addition, employees in the central booking department, which most of the sub-specialist divisions use, were interviewed. Rough time estimates for the different steps were requested, if available. The data collected were arranged into flowcharts. The managements of referrals to sub-specialists had some similarities: all 10 had successful mechanisms for funneling urgent appointments into timely appointments if necessary. However, there was variation between divisions for less urgent new referrals: 60% of divisions utilized many triage categories based on three or more priority levels, and 20% booked based on ‘see by’ time frames, in contrast to others using only urgent and non-urgent categories; 30% had new referral declination/redirection measures to reduce backlog, while others accepted virtually all referrals; 30% pooled all referrals to be distributed to any specialist in the division, while others assigned a referral to a specific physician based on the preliminary diagnosis. These flowcharts we created highlight differences and similarities between divisions for dealing with new referrals. This information is useful in guiding future data collection on Wait One times in our hospital, and this in turn will help in the design and institution of effective and feasible measures for reducing such Wait One times.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child HealthMême sujetHealthcare Systems and TechnologyTravaux en français237 207