eConsults and Learning Between Primary Care Providers and Specialists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Patients in many countries face poor access to specialist care. Electronic consultation (eConsult) improves access by allowing primary care providers (PCPs) and specialists to communicate electronically. As more countries adopt eConsult services, there has been growing interest in leveraging them as educational tools. Our study aimed to assess PCPs' perspectives on eConsult's ability to improve collegiality between providers and serve as an educational tool. METHODS: We conducted a qualitative content analysis of free-text comments left by PCPs using the Champlain BASE eConsult service based in Eastern Ontario, Canada. All responses provided between January 1, 2015 and January 31, 2017 that mentioned education or collegiality were included. RESULTS: PCPs completed 16,712 closeout surveys during the study period, of which 3,601 (22%) included free-text comments. Of these, 223 (6%) included references to education or collegiality. Three prominent themes emerged from the data: building provider relationships, teaching incorporated into answer, and prompting further learning. CONCLUSIONS: PCPs described eConsult's ability to foster stronger relationships with specialists, deliver responses that provided teaching in multiple areas of their practice, and support further learning that extended beyond the case at hand and into their overall practice. The Champlain BASE eConsult service has educational value for providers. Further study is underway to explore how questions and replies submitted through eConsult can be used to facilitate reflective learning and promote feedback to providers.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle