Assessing the Quality of the Saudi Healthcare Referral System: Potential Improvements Implemented by Other Systems
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The referral system authorizes and transfers the responsibility for healthcare services from one provider to another. A key component of the system is the communication between primary-care and specialist providers. Poor communication between them is detrimental to and can cause significant issues with coordination of effective care. OBJECTIVE: The purpose of this review was to evaluate current healthcare referral systems, focusing on the communication among providers, and to suggest practices that could make the Saudi healthcare referral system more effective. DESIGN: This systematic review identified published studies of the quality of the healthcare referral system in Saudi Arabia and other countries using two databases, Medline and PubMed. Data were summarized and extracted into two tables. RESULTS: The review included 12 studies that met its selection criteria. These studies were conducted in various regions of Saudi Arabia, but mostly the west and north. The 12 studies included 181,192 participants, with numbers of participants ranging from 21 to 138,484. The present review found that more than 50% of the referral documents and feedback reports in these studies had incomplete patient information. Implementation of electronic referrals (e-referrals) in several countries, including Australia, New Zealand and the United States, improved their referral systems, particularly by solving the problem of incomplete referral documents. In addition, the present review found that in some specialist clinics, referral cases contributed to increased workloads. One study reported on implementation of Lean Six Sigma principles in a military hospital in western Saudi Arabia, which reduced the number of referrals delayed, inappropriate referrals and the response time to referrals (7%). E-referrals and Lean Six Sigma principles may be applicable in Saudi Arabia as solutions to referral and response-time problems. CONCLUSIONS: An increase in healthcare referrals in Saudi Arabia has caused an increase in missing essential information in referral letters and feedback reports as well as overcrowding in specialist clinics. The results of the present review suggested that implementing e-referral and Lean Six Sigma principles may improve the quality of Saudi Arabia’s healthcare referral system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».