Barriers and facilitators for implementation of electronic consultations (eConsult) to enhance specialist access to care: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Electronic consultations (eConsult), asynchronous exchanges of patient health information at a distance, are increasingly used as an option to facilitate patient care and collaboration between primary care providers and specialists. Although eConsult has demonstrated success in increasing efficiency in the referral process and enhancing access to care, little is known about the factors influencing its wider adoption and implementation by end users. In this paper, we describe a protocol to conduct a scoping review of the literature on the barriers and facilitators to a wider adoption and implementation of eConsult service. METHODS AND ANALYSIS: . We will use the guidance for scoping reviews developed by the Joanna Briggs Institute to report our findings. In addition to several electronic databases (Medline, Embase, Cochrane Library, CINAHL, EBSCOhost and PsycINFO) studies will be identified by including relevant grey literature. Two reviewers will independently screen titles and full texts for inclusion. Studies reporting on barriers and/or facilitators in settings similar to eConsult will be included. Data on study characteristics and key barriers and facilitators will be extracted. Data will be analysed thematically and classified using the Quadruple Aim framework. ETHICS AND DISSEMINATION: Approval by research ethics board is not required since the review will only include published and publicly accessible data. Review findings will be used to inform future studies and the development of practice tools to support the wider adoption and success of eConsult implementation. We plan to publish our findings in a peer-reviewed journal and develop a useful and accessible summary of the results.
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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 | 0,160 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,013 |
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 ».