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Enregistrement W2763708616 · doi:10.3399/bjgp17x693125

Improving access to allied health professionals through the Champlain BASE<sup>™</sup>eConsult service: a cross-sectional study in Canada

2017· article· en· W2763708616 sur OpenAlexafffundabout
Fanny McKellips, Amir Afkham, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of General Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareChamplain Local Health Integration Network
Mots-clésMedicineSpecialtyCross-sectional studyReferralInterquartile rangeFamily medicineService (business)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allied health services are an important part of providing effective team-based care. The Champlain BASE™ (Building Access to Specialists through eConsultation) eConsult service facilitates quick and secure communication between primary care providers (PCPs) and allied health professionals (AHPs). AIM: To assess the eConsult service's ability to improve access to advice from AHPs. DESIGN AND SETTING: A cross-sectional study was carried out on all cases submitted to AHPs through the eConsult service between April 2011 and May 2016. The service covers Ottawa, Canada, and its surrounding rural communities. METHOD: A descriptive overview of all cases submitted to allied health services was conducted. Utilisation and survey metrics for AHP eConsults were compared with those sent to medical specialties, in order to understand the potential differences and generalisability of eConsult access beyond the traditional medical specialty referral. RESULTS: PCPs submitted 127 cases to nine allied health specialties during the study period. The most popular specialty was clinical pharmacist, which received an average of 1.5 cases per month. The median specialist response time was 2.1 days (interquartile range [IQR] 0.7-5.3 days, range 0.01-14.2 days) versus 0.9 days (IQR 0.2-3.4 days, range 0-49.5 days) for medical specialties. PCPs received advice for a new or additional course of action in 70% (versus 58% for medical specialties) of cases. They rated the service as being of high or very high value for their patients in 88% of cases (versus 93% for medical specialties), and for themselves in 89% (94% for medical specialties) of cases. CONCLUSION: The eConsult service has demonstrated the ability to support prompt communication between PCPs and AHPs, improving patients' access to AHP care. Given the importance of AHPs in providing primary care, allied health services should be offered in the menu of specialties available through electronic consultation services.

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)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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