MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2805289472 · doi:10.1186/s12891-018-2106-7

Advanced practice physiotherapy-led triage in Irish orthopaedic and rheumatology services: national data audit

2018· article· en· W2805289472 sur OpenAlexaff
Orna Fennelly, Catherine Blake, Oliver FitzGerald, Roisin Breen, Jennifer Ashton, Aisling Brennan, Aoife Caffrey, François Desmeules, Caitríona Cunningham

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesHealth Service Executive
Mots-clésMedicineRheumatologyReferralAuditTriagePsychological interventionPhysical therapyClinical auditOrthopedic surgeryInternal medicineFamily medicineMedical emergencyEmergency medicineNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many people with musculoskeletal (MSK) disorders wait several months or years for Consultant Doctor appointments, despite often not requiring medical or surgical interventions. To allow earlier patient access to orthopaedic and rheumatology services in Ireland, Advanced Practice Physiotherapists (APPs) were introduced at 16 major acute hospitals. This study performed the first national evaluation of APP triage services. METHOD: Throughout 2014, APPs (n = 22) entered clinical data on a national database. Analysis of these data using descriptive statistics determined patient wait times, Consultant Doctor involvement in clinical decisions, and patient clinical outcomes. Chi square tests were used to compare patient clinical outcomes across orthopaedic and rheumatology clinics. A pilot study at one site identified re-referral rates to orthopaedic/rheumatology services of patients managed by the APPs. RESULTS: In one year, 13,981 new patients accessed specialist orthopaedic and rheumatology consultations via the APP. Median wait time for an appointment was 5.6 months. Patients most commonly presented with knee (23%), lower back (22%) and shoulder (15%) disorders. APPs made autonomous clinical decisions regarding patient management at 77% of appointments, and managed patient care pathways without onward referral to Consultant Doctors in more than 80% of cases. Other onward clinical pathways recommended by APPs were: physiotherapy referrals (42%); clinical investigations (29%); injections administered (4%); and surgical listing (2%). Of those managed by the APP, the pilot study identified that only 6.5% of patients were re-referred within one year. CONCLUSION: This national evaluation of APP services demonstrated that the majority of patients assessed by an APP did not require onward referral for a Consultant Doctor appointment. Therefore, patients gained earlier access to orthopaedic and rheumatology consultations in secondary care, with most patients conservatively managed.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeObservationnel
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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Musculoskeletal DisordersMême sujetNursing Roles and PracticesTravaux en français237 207