MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2951171479

Examining non-attendance of doctor's appointments at a community clinic in Saskatoon.

2019· article· en· W2951171479 sur OpenAlexaffabout
Izn Shahab, Ryan Meili

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthorityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAttendanceFamily medicineFeelingOutpatient clinicPopulationEnvironmental healthPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To quantify the degree of non-attendance of medical appointments, as well as to identify the social reasons behind the missed appointments, at an inner-city primary care clinic. DESIGN: Retrospective chart review and survey. SETTING: Inner-city clinic in Saskatoon, Sask, serving a primarily low-income and First Nations population. PARTICIPANTS: Patients with appointments in the clinic between January 2016 and June 2016. MAIN OUTCOME MEASURES: Number of non-attended clinic appointments and the reasons for missed appointments. RESULTS: Of the 1976 booked appointments during the study period, 487 (24.6%) appointments were not attended. Among the patients with walk-in appointments, 123 (15.5%) of them left the clinic before seeing a physician. New patients had a high rate of non-attendance (44.4% did not show up to appointments). Among those who did not attend an appointment, 19.9% of them missed more than 1 appointment; 77.8% of missed appointments were made more than a week in advance of the appointment, and 51.7% of those who missed an appointment saw a physician at the clinic at a later date (18.5 days later on average). The most common reasons for non-attendance were forgetting the appointment or feeling too sick to attend. Social determinants such as transportation were also found to play a role in non-attendance. Most survey participants stated that a telephone call reminder would aid them in keeping their appointments. CONCLUSION: Non-attendance is a multifactorial issue that causes a considerable waste of resources, limits the provision of preventive care, and negatively affects patient health. As forgetting was found to be a frequent cause of missed appointments, introducing a telephone reminder system might be an affordable and effective first measure to address non-attendance. Factors associated with poverty and other social determinants of health also affect attendance and are more challenging to address.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetHealthcare Operations and Scheduling OptimizationTravaux en français237 207