Supporting Better Access to Chronic Pain Specialists: The Champlain BASE <sup>™</sup> eConsult Service
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: (Building Access to Specialists through eConsultation) eConsult service can improve access to specialist care for patients with chronic pain by facilitating electronic communication between primary care providers (PCPs) and specialists. We explored the content of eConsult cases sent to chronic pain specialists to identify the major themes emerging from exchanges between PCPs and specialists regarding patients with chronic pain. METHODS: We conducted a thematic analysis of eConsult cases submitted to chronic pain specialists between April 1, 2011 and October 31, 2014, using a constant comparison approach. RESULTS: PCPs submitted 128 cases to chronic pain specialists during the study period. The study team coded 48 cases before data saturation was reached. PCPs sought advice for treating patients with chronic pain arising from a range of medical problems, and who frequently struggled with issues of mental health, substance dependence, and social complexity. Specialists responded with advice on pain management and treatment, directed PCPs to published guidelines and community resources, and validated the PCPs' frustration or concerns. Specialists provided instruction on safe opioid prescribing and how to identify and manage potential cases of substance dependence. CONCLUSION: Providing care to patients with chronic pain is a challenge for PCPs, who often experience frustration at their inability to provide a definitive solution for patients. Specialists offered invaluable feedback not only through guidance and advice, but also with sympathy and encouragement.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| 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 | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,002 |
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 ».