Evaluation of an electronic consultation service in psychiatry for primary care providers
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: This study explores the effectiveness of an electronic consultation (eConsult) service between primary care providers and psychiatry, and the types and content of the clinical questions that were asked. METHODS: This is a retrospective eConsult review study. All eConsults directed to Psychiatry from July 2011 to January 2015 by Primary care providers were reviewed. Response time and the amount of time reported by the specialist to answer each eConsult was analyzed. Each eConsult was also categorized by clinical topic and question type in predetermined categories. Mandatory post-eConsult surveys for primary care providers were analyzed to determine the number of traditional consults avoided and to gain insight into the perceived value of eConsults. RESULTS: Of the 5597 eConsults, 169 psychiatry eConsults were completed during the study period. The average response time for a specialist to a primary care provider was 2.3 days. Eighty-seven percent of clinical responses were completed by the psychiatrist in less than 15 min. The primary care providers most commonly asked clinical questions were about depressive and anxiety disorders. 88.7% of PCPs rated the eConsult service a 5 (excellent value) or 4. CONCLUSIONS: This study indicates that an eConsult psychiatry service has tremendous potential to improve access to psychiatric advice and expand the capacity to treat mental illness in primary care. Future research may include follow-up with PCPs regarding the implementation of specialist advice.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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