An advanced clinician practitioner in arthritis care can improve access to rheumatology care in community-based practice
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».