Insights into Specialists' Participation and Self-Reported Billing Times in a Multispecialty eConsult Service: Correlating Response Length with Outcomes and Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».