The Effect of Triage Assessments on Identifying Inflammatory Arthritis and Reducing Rheumatology Wait Times in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the influence of triage assessments by extended role practitioners (ERP) on improving timeliness of rheumatology consultations for patients with suspected inflammatory arthritis (IA) or systemic autoimmune rheumatic diseases (SARD). METHODS: Rheumatologists reviewed primary care providers' referrals and identified patients with inadequate referral information, so that a decision about priority could not be made. Patients were assessed by an ERP to identify those with IA/SARD requiring an expedited rheumatologist consult. The time from referral to the first consultation was determined comparing patients who were expedited to those who were not, and to similar patients in a usual care control group identified through retrospective chart review. RESULTS: Seven rheumatologists from 5 communities participated in the study. Among 177 patients who received an ERP triage assessment, 75 patients were expedited and 102 were not. Expedited patients had a significantly shorter median (interquartile range) wait time to rheumatologist consult: 37.0 (24.5-55.5) days compared to non-expedited patients [105 (71.0-135.0) days] and controls [58.0 (24.0-104.0) days]. Accuracy comparing the ERP identification of IA/SARD to that of the rheumatologists was fair (κ 0.39, 95% CI 0.25-0.53). CONCLUSION: Patients triaged and expedited by ERP experienced shorter wait times compared to usual care; however, some patients with IA/SARD were missed and waited longer. Our findings suggest that ERP working in a triage role can improve access to care for those patients correctly identified with IA/SARD. Further research needs to identify an ongoing ERP educational process to ensure the success of the model.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».