Patients’ and family caregivers’ perceptions of doctor-to-doctor advice and electronic referral notifications in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Effective communication between health professionals and patients is essential to patient safety and quality care. Primary care providers seeking specialist advice to manage patients’ conditions in the community has recently been adopted to improve timely access to specialty care and increase the efficacy of the referral process. To understand patients’ and family caregivers’ perceptions on doctor-to-doctor advice for non-urgent clinical questions and electronic referral communications with patients in Alberta, a mixed method online survey was conducted by Alberta Health Services’ Access Improvement team. A total of 1,422 patients and family caregivers living in Alberta were included in the quantitative and qualitative analysis. Although the majority of participants were comfortable with their doctors seeking advice via secure online messaging systems (93%) and over the phone (89%), about half of the participants did not know if their family doctors had ever obtained advice from a specialist to support their care. Their concerns surrounding doctor-to-doctor, non-urgent advice included the security of transferred information, privacy and confidentiality of patient information, misunderstanding of information, and delayed communication. In addition, 63% of participants reported that email was the most convenient way to receive electronic notifications about their referrals. Increasing patients’ and family caregivers’ awareness of advice services in Alberta will help promote person-centered care and improve communication during the referral and consultation process. Our findings also encourage healthcare providers and policymakers to further evaluate key areas for improvement and implement new strategies to promote better patient and provider communications while enhancing timely access to specialty care. Experience Framework This article is associated with the Patient, Family & Community Engagement lens of The Beryl Institute Experience Framework (https://www.theberylinstitute.org/ExperienceFramework). Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».