Quality and continuity of information between primary care physicians and rheumatologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Good communication is central to a high-quality consultation process. We assessed the quality of referral information from primary care physicians (PCPs) to rheumatologists and the quality and timeliness of consultation letters from rheumatologists back to PCPs. METHODS: We sampled referral letters between 2000 and 2013 from 168 PCPs and performed a retrospective chart review of 2430 patients referred to 146 rheumatologists. We assessed the completeness and timeliness of referral and consultation letters. RESULTS: = 745, 31%) comprised the top reasons for referral. Only 55% of referral letters summarized the patients' medical history. Referral letters provided some details of diagnostic tests (51% labs, 34% imaging) but there was underreporting of this information on referral letters. Almost all referral letters (92%) contained details of at least one patient symptom, with the most common complaint being joint pain (54%). Only half of all referral letters provided symptom duration. The PCP only stressed an urgent consultation among 211 patients (9%). Overall, 69% of consultation letters were returned to PCPs within 30 days of consultation visit. CONCLUSION: We found that basic items necessary for appropriate triage, including a description of symptoms or other relevant history and results of investigations were often lacking in referral letters. The delay of receipt of consultation letters may further represent a lost opportunity for coordination and continuity of care, and may affect the quality of care patients receive.
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 | 0,022 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».