An Evaluation of On-Call Otolaryngology Consultations: Assessing an Increasing Workload
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study compares the volume of on-call otolaryngology consultations in a tertiary care center over a 5-year period. The objective of this study was to identify changes in the volume of consultations in an inpatient setting. METHODS: A cross-sectional retrospective study was performed to determine the volume of consultations. The years 2010 and 2015 were the timepoints for the cross-sectional analysis. A review of electronic medical records was performed to identify all patients associated with the otolaryngology service from the emergency department, inpatient wards, and intensive care units. The primary outcome was the number of otolaryngology consultations per year. RESULTS: The number of on-call consultations in 2010 was 992. In 2015, the number of on-call consultations was 2174. This represents a 120% increase in the number of consultations over a 5-year period ( P < .001). CONCLUSION: There has been a significant increase in the volume of on-call otolaryngology consultations at our tertiary care center. This increase has the potential to adversely affect patient care. A better understanding of the cause of this increase may allow policymakers and health care practitioners to improve patient access, physician workloads, and resource allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».