What makes a high-quality electronic consultation (eConsult)? A nominal group study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Poor communication between health professionals can compromise patient safety, yet specialists rarely receive feedback on their written communication. Although worldwide implementation of electronic consultation (eConsult) services is rising rapidly, little is known about the features of effective communication when specialists provide online advice to primary care providers (PCP). To inform efforts to ensure and maintain high-quality communication via eConsult, we aim to identify features of high-quality eConsult advice to incorporate into an assessment tool that can provide specialists with feedback on their correspondence. METHODS: Initial items for the tool were generated by PCPs and specialists using the nominal group technique (NGT). Invited PCPs were above-median eConsult users between July 2016 and June 2017. Specialists were purposively recruited to represent the range of available specialties. Participants individually wrote down items they felt should be included in the tool. A moderator with consensus group expertise then led a round-robin discussion for each item. Items were ranked anonymously and included if highly-ranked by over 70% of participants. RESULTS: Eight PCPs (six family physicians, two nurse practitioners) and three specialists (dermatology, hematology, pediatric orthopedics) produced 49 items that were refined to 14 after group discussion and two rounds of ranking. Highly-ranked items encompassed specific, up-to-date, patient-individualized, and practical advice that the PCP could implement. DISCUSSION: Features of high-quality eConsult correspondence derived from consensus methods highlight similarities and differences between face-to-face consultation letters and eConsult. Our findings could be used to inform feedback and education for eConsult specialists on their advice to PCPs.
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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 | 0,104 | 0,369 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».