P.073 Improving access to urgent neurology care for pediatric patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric neurology referral wait times are increasing, often leading to emergency department (ED) utilization. On average 5% of ED patients present with neurological symptoms and 35% of ED neurological diagnoses are revised after specialist review. A Stollery Rapid Access Neurology (RAN) clinic was created to decrease wait time, and initiate an efficient referral process. Methods: The RAN clinic ran weekly from March 2018 until February 2019. This was a prospective study approved by the University of Alberta ethics board. Inclusion criteria were met. Information was collected for diagnosis, along with confidential patient satisfaction surveys. Results: Seventy-five patients were referred, 49% from the ED. Wait time averaged 6 weeks. The most frequent referral reason was seizures, with 60% of referring diagnosis being correct. Prior to RAN appointment, 61% of patients presented to the ED, whereas only 0.1% returned in the following 3 months. Neurology follow up was required in 81% of patients. Overall satisfaction was ranked 9.6/10. Conclusions: The RAN clinic created an effective urgent triage method. Neurologist review revised 40% of diagnoses. This ongoing study reveals that a RAN clinic can reduce visits to the ED following appointment and initiate appropriate follow up. Future evaluation in cost effectiveness and telehealth appointments are required.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,003 |
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 ».