Axe the Fax: What Users Think of Electronic Referral
Notice bibliographique
Résumé
Long wait times for elective services are seen as one of the major challenges for Canadian healthcare. Canadians report that they wait longer for specialists than citizens in other countries. The main reason for this is that the referral process is poorly coordinated and leads to delays in care. Electronic referral (eReferral) is seen as a potential means of improving the referral process and enabling faster access to care. There is the potential for national implementation of eReferral in Canada to help achieve this aim. However, existing initiatives have encountered challenges with user adoption and users have continued to use fax. A validated tool was used to survey both users of fax as well as users of eReferral. These two groups of users were then compared. Most family physicians using fax were satisfied overall with the process. This highlighted how challenging any change of this engrained technology will be. There were, however, some significant areas were eReferral was superior to fax. This included response time, the overall quality of referral information, completeness of the information, the timeliness of the information, and the format and layout. There is an opportunity to leverage these findings to support the adoption of eReferral and help reduce wait times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».