Effective Integration of an eConsult Service into an Existing Referral Workflow Within a Primary Care Clinic
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: 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.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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