Quality of rheumatology care for patients with fibromyalgia and chronic pain syndromes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One-third of primary care providers (PCPs) refer patients with fibromyalgia or chronic pain (FM/CP) to specialist care, typically rheumatology. Yet, comprehensive data on the quality of rheumatology care for patients with FM/CP are currently lacking. METHODS: Records of patients referred for rheumatology consultation for FM/CP and seen at a single academic centre between 2017 and 2018 were extracted by retrospective chart review. Variables were diagnostic accuracy (at referral vs consultation), resource utilisation (investigations, medications, medical and allied health referral), direct costs (physician billing, staff salary, investigation fees) and access (consult wait time). Patient experience and referring PCP experience surveys were administered. RESULTS: 79 charts were identified. Following consultation, 81% of patients (n=64) maintained the same diagnosis of FM/CP, 19% (n=15) were diagnosed with regional pain and 0% of patients (n=0) were diagnosed with an inflammatory arthritis or connective tissue disease. Investigations were ordered for 37% of patients (n=29), medication prescribed for 10% (n=8) and an allied health referral provided for 54% (n=43). Direct costs totalled $19 745 (average $250/consult; range $157-$968/consult). Consultation wait time averaged 184 days (range 62-228 days). Out of the seven (64%) responses to the patient experience survey, 86% of patients (n=6) were satisfied with provider communication but the consultation 'definitely' met the expectations of only 57% (n=4). The PCP survey returned an insufficient response rate. CONCLUSIONS: This study found that no patient referred to rheumatology care for FM/CP was diagnosed with an inflammatory arthritis or connective tissue disease. Furthermore, patients with FM/CP experience lengthy wait times for rheumatology care which delay their management of chronic pain. Interdisciplinary and collaborative healthcare models can potentially provide higher quality care for patients with FM/CP.
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 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 | 0,003 | 0,023 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».