An advanced clinician practitioner in arthritis care can improve access to rheumatology care in community-based practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To facilitate access and improve wait times to a rheumatologist's consultation, this study aimed to 1) determine the ability of an advanced clinician practitioner in arthritis care (ACPAC)-trained extended role practitioner (ERP) to triage patients with suspected inflammatory arthritis (IA) for priority assessment by a rheumatologist and 2) determine the impact of an ERP on access-to-care as measured by time-to-rheumatologist-assessment and time-to-treatment-decision. MATERIALS AND METHODS: A community-based ACPAC-trained ERP triaged new referrals for suspected IA. Patients with suspected IA were booked to see the rheumatologist on a priority basis. Diagnostic accuracy of the ERP to correctly identify priority patients; the level of agreement between ERP and rheumatologist (Kappa coefficient and percent agreement); and the time-to-treatment-decision for confirmed cases of IA were investigated. Retrospective chart review then compared time-to-rheumatologist-assessment and time-to-treatment-decision in the solo-rheumatologist versus the ERP-triage model. RESULTS: One hundred twenty-one patients were triaged. The ERP designated 54 patients for priority assessment. The rheumatologist confirmed IA in 49/54 (90.7% positive predictive value [PPV]). Of the 121 patients, 67 patients were designated as nonpriority by the ERP, and none were determined to have IA by the rheumatologist (100% negative predictive value [NPV]). Excellent agreement was found between the ERP and the rheumatologist (Kappa coefficient 0.92, 95% CI: 0.84-0.99). In the ERP-triage model, time-from-referral-to-treatment-decision for patients with IA was 73.7 days (SD 40.4, range 12-183) compared with 124.6 days (SD 61.7, range 26-359) in the solo-rheumatologist model (40% reduction in time-to-treatment-decision). CONCLUSION: A well-trained and experienced ERP can shorten the time-to-Rheumatologist-assessment and time-to-treatment-decision for patients with suspected IA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle