MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2944516768 · doi:10.1089/tmj.2019.0032

Insights into Specialists' Participation and Self-Reported Billing Times in a Multispecialty eConsult Service: Correlating Response Length with Outcomes and Satisfaction

2019· article· en· W2944516768 sur OpenAlexaff
Amir Afkham, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyHelpfulnessRemunerationFamily medicineService (business)Affect (linguistics)PsychologyBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Electronic consultation (eConsult) services have been shown to reduce the need for face-to-face consultations. The largest expense is remunerating the specialist. Introduction: The Champlain BASE™ eConsult service remunerates specialists based on their self-reported billing time. It is important for funders of eConsult systems to understand and plan for specialist remuneration. This study examined specialists' time commitments pertaining to eConsult, identified factors that affect their self-reported billing time, and determined if self-reported billing time is associated with changes in primary care provider (PCP) behavior. Methods: A cross-sectional study of eConsults was completed between January 1 and December 31, 2017. Data were collected automatically by the service and through mandatory closeout surveys. Logistic regressions identified associations between specialists' self-reported billing time and volume of cases completed, PCP characteristics, specialty group, impact on PCP behaviors, and PCP satisfaction. Results: A total of 11,985 cases met inclusion criteria. Self-reported billing time was <5 min in 18.3% of cases, 5–10 min in 35.6%, 10–15 min in 27.3%, 15–20 min in 11.3%, and >20 min in 7.5%. Self-reported billing time demonstrated significant variation between specialty groups. Cases with higher self-reported billing time were more likely to lead to new/additional course of action for PCPs (p ≤ 0.0001), resulted in fewer referrals (p ≤ 0.0001), and received higher rankings for helpfulness and educational value (p ≤ 0.0001). Discussion: A thorough understanding of when and how specialists respond to eConsult cases is critical to ensuring the service's long-term sustainability. Examining these factors and their impact on PCP behaviors helps us to better understand the service's overall value and serve to inform the structure of its remuneration process. Conclusions: Specialists' self-reported billing time varies by specialty group and is associated with changes in PCP behavior and satisfaction. Further research is needed to identify what factors influence self-reported billing time and how eConsult can be best incorporated into clinicians' workflows.

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)0,002
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTelemedicine Journal and e-HealthMême sujetHealthcare Systems and TechnologyTravaux en français237 207