Transforming Access to Specialist Care for Inflammatory Bowel Disease: The PACE Telemedicine Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are significant geographic disparities in the delivery of IBD healthcare in Ontario which may ultimately impact health outcomes. Telemedicine-based health services may potentially bridge gaps in access to gastroenterologists in remote and underserved areas. METHODS: We conducted a needs assessment for IBD specialist care in Ontario using health administrative data. As part of a separate initiative to address geographic disparities in access to care, we described the development and implementation of our Promoting Access and Care through Centres of Excellence (PACE) Telemedicine Program. Over the first 18 months, we measured wait times and potential cost savings. RESULTS: We found substantial deficiencies in specialist care early in the course of IBD and continuous IBD care in regions where the number of gastroenterologists per capita were low. The PACE Telemedicine Program enabled new IBD consultations within a median time of 17 days (interquartile range [IQR], 7-32 days) and visits for active IBD symptoms with a median time of 8.5 days (IQR, 4-14 days). Forty-five percent of new consultations and 83% of patients with active IBD symptoms were seen within the target wait time of two weeks. Telemedicine services resulted in an estimated cost savings of $47,565 among individuals who qualified for Ontario's Northern Travel Grant. CONCLUSIONS: The implementation of telemedicine services for IBD is highly feasible and can reduce wait times to see gastroenterologists that meet nationally recommended targets and can lead to cost savings.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».