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Enregistrement W2800679892 · doi:10.1089/tmj.2018.0012

Specialist Perspectives on Ontario Provincial Electronic Consultation Services

2018· article· en· W2800679892 sur OpenAlexafffundabout
Rob Williams, Gilad Epstein, Amir Afkham, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChamplain Local Health Integration NetworkCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Mots-clésService providerService (business)TelemedicineWorkflowDemographicsBusinessPrimary careMedicineNursingFamily medicineMedical emergencyMarketingHealth careComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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