Primary Care Providers' Perspectives on the Ontario eConsult Program
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: Electronic consultation (eConsult) allows asynchronous virtual communication between primary care providers (PCPs) and specialists regarding patient care. Introduction: The Ontario eConsult Program enables timely and equitable access to specialist advice for Ontarians. This study examines clinicians' perspectives and experiences with the program. Materials and Methods: We conducted an anonymous survey of PCPs registered for the Ontario eConsult Program. The survey ran from June to August 2019 and included questions on PCPs' experiences with the service, opinions on remuneration, and recommendations for enhancement. Results: One thousand two hundred fifty-six PCPs completed the survey (response rate of 16%). Seventy-eight percent had submitted an eConsult, of whom 67% were active users (i.e., had submitted ≥3 eConsults in the past 6 months). The majority of PCPs stated that their user experience was very good (57%) or good (31%), 74% agreed that eConsult improved their referral decision making, and 73% agreed that eConsult increased their ability to manage a broader array of diagnoses. Thirty-seven percent felt adequately compensated for using eConsult, 30% wanted higher rates of remuneration, and 31% were not compensated or were unaware of the fee code. Discussion: The majority of PCPs who use eConsult had positive experiences with the service. Nevertheless, improvements to further streamline the service's use, particularly through electronic medical record integration, were broadly cited as a desirable improvement. Conclusions: PCPs expressed an overall positive experience with the Ontario eConsult Program, citing prompt response times and improved care delivery as chief benefits.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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