Specialist Perspectives on Ontario Provincial Electronic Consultation Services
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
BACKGROUND: Wait times to access specialist care remain a huge frustration for patients and providers. In Ontario, two electronic consultation (eConsult) services provide prompt, secure access to specialist advice: The Champlain Building Access to Specialists through eConsultation (BASE™) eConsult-managed service, and the Ontario Telemedicine Network (OTN). INTRODUCTION: To gain a broader understanding of specialists' perspectives providing eConsult services, we surveyed all specialists actively participating in either platform. METHODS: A 34-item web questionnaire focused in four key areas (experience with the service, ideas for provincial expansion, recommendations for enhancements to the service, and specialist demographics) was sent to all specialists who had completed at least one eConsult on either service. RESULTS: There was a 66% (114/172) response rate for BASE and a 47% (61/130) response rate for OTN. The most frequent motivations for participating in eConsult were innovative patient care (58% and 69%), opportunity to reduce wait times (45% and 54%), and opportunity to communicate directly with primary care providers (41% and 51%). Most specialists agreed that eConsult is feasible, results in improved communication between providers, and can be integrated into their clinical workflow without difficulty. Fifty-two percent of OTN specialists and 49% of BASE specialists agreed that they were appropriately compensated for answering eConsults. DISCUSSION: Specialists participate in eConsult services to improve communication with primary care, provide innovative care, and reduce wait times. CONCLUSIONS: As eConsult services expand across regions and provinces, the provider perspectives and experiences should be used to evaluate the benefits of eConsult and impact on provider satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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