Improving Access to Gastroenterologist Using eConsultation: A Way to Potentially Shorten Wait Times
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 for gastroenterologists in Canada continue to exceed recommended targets. Electronic consultation (eConsult) may reduce the need for face-to-face gastroenterologist visits. OBJECTIVE: The goal of this study was to identify the cases submitted to gastroenterologists though the Champlain BASE™ (Building Access to Specialists through eConsultation) eConsult service and explore their impact on primary care physicians' (PCPs) courses of action. METHODS: Gastroenterology cases submitted between June 2013 and January 2015 were categorized using a modification of the International Classification for Primary Care (ICPC-2) taxonomy. Question type (e.g., diagnosis or management) was classified using a validated taxonomy. RESULTS: Of the 121 gastroenterology consults reviewed, 33% were related to hepatology, 23% to GI symptoms, and 13% to specific luminal diseases. Among hepatology eConsults (n=40), 47% pertained to abnormal liver function testing. Overall, 51% of eConsults were related to diagnosis, 30% to management, 9% to drug treatments and 7% to procedures. PCPs received a reply within a median of 2.9 days. Only 25% of cases resulted in a face-to-face referral. CONCLUSIONS: The eConsult service provided timely, highly regarded advice from gastroenterologists directly to PCPs and often eliminated the need for a face-to-face consultation. An evaluation of the most commonly-posed questions could inform future continuing medical education activities for PCPs.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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