The Feasibility of Using Electronic Consultation in Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
Patients in long-term care (LTC) homes face barriers to accessing specialist advice. Electronic consultation (eConsult) has the potential to improve access for these patients. We used a multi-method approach to evaluate adoption of the Champlain BASE eConsult service in LTC homes across Eastern Ontario, Canada. We conducted a cross-sectional study of all eConsults submitted by primary care providers (PCPs) working at LTC homes between January 1, 2018 and December 31, 2018. Service use data were collected and descriptive statistics were calculated. We completed a thematic analysis of 4 focus groups with PCPs, senior leadership, and a nurse champion working in LTC homes where eConsult is used. Sixty-four cases were submitted to 23 specialty and subspecialty groups by LTC PCPs, most frequently dermatology (19%), geriatric medicine (11%), and infectious disease (9%). Specialists responded in a median of 0.6 days, and 70% of cases were resolved without the resident needing a face-to-face specialist visit. In 60% of cases, PCPs received advice for a new or additional course of action. Participants described complexities in the LTC context, the value of eConsult in LTC, and considerations for implementation. PCPs with experience using the service described increased access to specialist advice, ease of use, and benefits to themselves, residents, and families. eConsult is feasible in LTC and should continue to be used in this region and beyond to improve equity of access to specialist advice. Resolving the identified limitations in LTC, which hinder access to specialists and adoption of eConsult and similar innovations, should be of high priority to researchers and policy makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».