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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 OpenAlex
Orna Fennelly, Catherine Blake, Oliver FitzGerald, Roisin Breen, Jennifer Ashton, Aisling Brennan, Aoife Caffrey, François Desmeules, Caitríona Cunningham

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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