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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 OpenAlexafffund
Clare Liddy, Gwen de Man, Isabella Moroz, Amir Afkham, Jay Mercer

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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