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Enregistrement W2968378850 · doi:10.1089/tmj.2019.0014

Effective Integration of an eConsult Service into an Existing Referral Workflow Within a Primary Care Clinic

2019· article· en· W2968378850 sur OpenAlex
Clare Liddy, Gwen de Man, Isabella Moroz, Amir Afkham, Jay Mercer

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensOttawa HospitalChamplain Regional CollegeBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChamplain Local Health Integration Network
Mots-clésReferralDelegateMedicineInterquartile rangeFamily medicinePrimary careService providerService (business)NursingBusinessSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: When implementing e-health solutions, effective integration into a clinic's existing processes is essential to facilitate adoption and sustained usage. Introduction: This article examines the effectiveness of adoption/utilization of an electronic consultation (eConsult) service by primary care providers (PCPs) using a “delegate model,” through which referral clerks manage requests on behalf of PCPs, thereby reducing PCPs' administrative burden. Materials and Methods: We conducted a retrospective cross-sectional study of all eConsults submitted between May 1, 2013, and December 31, 2017, by the Bruyère Academic Family Health Team (FHT), after the clinic implemented the service using a delegate model. We assessed system utilization, including monthly volume of submitted eConsults, requested specialties, and impact on PCP referral behavior based on the mandatory closeout surveys. We also conducted a subanalysis to compare the volumes of eConsults per provider between the FHT and all other providers. Results: The Bruyère Academic FHT submitted 3,233 eConsult cases. Volume increased 3.5 fold, from 285 in the first year to 1,016 in the last year. Active Bruyère Academic FHT providers (those who submitted ≥3 cases in 6 months) submitted a median of 25 eConsults (interquartile range [IQR]: 14.75–35.25) versus 14 (IQR 8–24) for all other active users. In 36% of cases, a referral was originally contemplated but avoided based on specialist advice. In 5% of cases, the referral was not originally contemplated but deemed appropriate by the PCP based on specialist advice. Discussion: Our findings show high levels of eConsult use in the clinic utilizing a delegate model, which persisted throughout the study period and was reported to significantly reduce the backlog of traditional referrals at the clinic. Conclusions: The integration of eConsult capability into existing clinic operations was successful in that it allowed the PCPs to request eConsult using a familiar process, avoiding the challenges associated with adopting a new and unfamiliar technology.

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 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,292 · 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