MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2922139622 · doi:10.1093/jcag/gwz006.021

A22 ROUTINE GASTROINTESTINAL REFERRAL WAIT LIST REDUCTION VIA AN ENHANCED PRIMARY CARE PATHWAY

2019· article· en· W2922139622 sur OpenAlexaffabout
Matthew Mazurek, Paul J. Belletrutti, G S Heather, Mark G. Swain, Kerri L. Novak

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralTriageIrritable bowel syndromeEmergency medicinePrimary careInterimFamily medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High referral volumes to gastroenterologists in Canada highlight the ubiquity of gastrointestinal (GI) disorders. Yet, due to demand-supply mismatch, wait times for specialist consultation continue to grow, often exceeding consensus targets. Within the Calgary Health Zone, a single point of entry model is used to centralize GI referral intake (GI-CAT). Recently, a set of Enhanced Primary Care Pathways (EPCPs)—a collection of best practice evidence-based guidelines—were co-developed to identify certain low-risk GI referrals that may be best managed within the primary care medical home. These guidelines encompass common GI conditions, including gastroesophageal reflux disease, dyspepsia, irritable bowel syndrome, chronic constipation, and resistant H. pylori infection. We have previously demonstrated the interim safety of this triage strategy. In this study, we evaluated the effect of EPCP implementation on existing clinic wait list volumes. All referrals to GI CAT from October 2016–September 2018 were captured. Real-time monthly wait lists were generated for patients triaged to non-urgent and routine clinic visits. EPCP criteria were applied to close both new referrals and existing wait-listed routine clinic referrals over this time period. Wait list volumes were compared pre- and post-EPCP implementation. During the 24-month study period, a total of 41,774 unique referrals to GI CAT were captured, with an average monthly referral volume of 1816 (± 123) cases. A total of 1911 new referrals were closed using EPCPs, averaging 87 (± 22) cases per month. EPCP criteria were also applied to close existing referrals. At the start of the study period, 2000 patients were waiting for routine clinic consultation. Within the first 12 months of EPCP implementation, routine wait list volume was reduced by an average of 165 cases per month, to a total of 24 remaining cases (99% reduction). This effect was maintained during the subsequent 12-month interval, representing a significant wait list reduction (ANOVA, p = 0.002). During the same period, the non-urgent wait list marginally increased, from 1654 (±103) to 1868 (±78) cases (ANOVA, p < 0.001). Total referral volumes remained unchanged (ANOVA, p = 0.107). Not all patients referred for GI consultation require specialist care. Through careful patient selection, an EPCP provides a means to identify low-risk patients who are more appropriately managed within a primary care medical home. In Calgary, this process has successfully been used to drastically reduce the numbers of waitlisted patients, allowing for the redirection of strained GI consultative resources to more high-risk patients. Routine and non-urgent clinic monthly wait list volumes and total monthly referrals during the 24-month study period after implementation of EPCP criteria None

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association of GastroenterologyMême sujetHealthcare Systems and TechnologyTravaux en français237 207