Electronic Consultation Services Worldwide: Environmental Scan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive wait times for specialist care pose a serious concern for many patients, leading to duplication of tests, patient anxiety, and poorer health outcomes. In response to this issue, many health care systems have begun implementing technological innovations designed to improve the referral-consultation process. Among these services is electronic consultation (eConsult), which connects primary care providers and specialists through a secure platform to facilitate discussion of patients' care. OBJECTIVE: This study aims to examine different eConsult services available worldwide and compare the strategies, barriers, and successes of their implementation in different health care contexts. METHODS: We conducted an environmental scan comprising 3 stages as follows: literature review; gray literature search; and targeted, semistructured key informant interviews. We searched MEDLINE and EMBASE (literature review) and Google (gray literature search). Upon completing the search, we generated a list of potential interview candidates from among the stakeholders identified. Potential participants included researchers, physicians, and decision makers. The maximum variation sampling was used to ensure sufficient breadth of participant experience. In addition, we conducted semistructured interviews by telephone using an interview guide based on the RE-AIM framework. Analyses of transcripts were conducted using a thematic synthesis approach. RESULTS: A total of 53 services emerged from the published and gray literature. Respondents from 10 services participated in telephonic interviews. The following 4 major themes emerged from the analysis: service structure; benefits of eConsult; implementation challenges; and implementation enablers. CONCLUSIONS: eConsult services have emerged in a variety of countries and health system contexts worldwide. Despite differences in structure, platform, and delivery of their services, respondents described similar barriers and enablers to the implementation and growth and reported improved access and high levels of satisfaction.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,057 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,005 |
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 ».