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Enregistrement W2791110884 · doi:10.1007/s11606-018-4356-3

Valued Components of a Consultant Letter from Referring Physicians’ Perspective: a Systematic Literature Synthesis

2018· review· en· W2791110884 sur OpenAlexaff
Arjun Rash, Robert S. Sheldon, Maoliosa Donald, Cindy Eronmwon, Vikas Kuriachan

Notice bibliographique

RevueJournal of General Internal Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINESystematic reviewObservational studyFamily medicineHealth careAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effective communication between the consultants and physicians form an integral foundation of effective and expert patient care. A broad review of the literature has not been undertaken to determine the components of a consultant's letter of most value to the referring physician. We aimed to identify the components of a consultant's letter preferred by referring physicians. METHODS: We searched Embase and MEDLINE (OVID) Medicine (EBM) Reviews and Cochrane Database of Systematic Reviews for English articles with no restriction on initial date to January 6, 2017. Articles containing letters from specialists to referring physicians regarding outpatient assessments with either an observational or experimental design were included. Studies were excluded if they pertained to communications from referring physicians to consultant specialists, or pertained to allied health professionals, inpatient documents, or opinion articles. We enumerated the frequencies with which three common themes were addressed, and the positive or negative nature of the comments. The three themes were the structure of consultant letters, their contents, and whether referring physicians and consultants shared a common opinion about the items. RESULTS: Eighteen articles were included in our synthesis. In 11 reports, 91% of respondents preferred structured formats. Other preferred structural features were problem lists and brevity (four reports each). The most preferred contents were oriented to insight: diagnosis, prognosis, and management plan (16/21 mentions in the top tertile). Data items such as history, physical examination, and medication lists were less important (1/23 mentions in the top tertile). Reports varied as to whether referring physicians and consultants shared common opinions about letter features. CONCLUSIONS: Referring physicians prefer brief, structured letters from consultants that feature diagnostic and prognostic opinions and management plans over unstructured letters that emphasize data elements such as detailed histories and medication lists. Whether these features improve outcomes is unknown.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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