Examining the Association Between Referral Quality, Wait Time and Patient Outcomes for Patients Referred to an IBD Specialty Program
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
BACKGROUND: Most speciality inflammatory bowel disease (IBD) care can only be accessed through a referral. Timely access to specialty care has been associated with improved disease-related outcomes. To receive appropriate care, the referral needs to include high-quality information. To date, no research has explored the association between referral quality and IBD patient outcomes. The study objectives were to determine if the quality of referrals to a collaborative IBD program influenced triage accuracy, wait times and patient outcomes. METHODS: Two hundred referrals to a collaborative IBD program in Canada for patients with confirmed or suspected IBD were reviewed. Referral quality was evaluated using an evidence- and consensus-based metric. The association between referral quality and patient outcomes (wait time, hospitalizations, disease flares and additional referrals) for semi-urgent referrals was assessed through multivariate analysis. RESULTS: The majority of referrals for IBD speciality care were categorized as being low quality. Referral quality was not significantly associated with any of the patient outcomes; however, longer wait times significantly increased the occurrence of disease flares, hospitalizations and additional referrals while waiting for an IBD specialist appointment. CONCLUSION: Prolonged wait times for IBD patients are significantly associated with poor patient outcomes and increased costs for the health care system. Although there is literature that suggests that referral quality may be associated with wait time, it is still unclear how it relates to wait time and patient outcomes. Moving forward, the current referral process needs to be critically addressed in order to improve wait times and patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle