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Enregistrement W3201596345 · doi:10.1055/a-1489-7998

Terminservicestellen für die fachärztliche Terminvermittlung – Wie wirksam sind sie wirklich?

2021· article· de· W3201596345 sur OpenAlexaboutno aff
Bella Sobiech-Eruhimovic, Carsta Militzer-Horstmann, David Martín

Notice bibliographique

RevueDas Gesundheitswesen · 2021
Typearticle
Languede
DomainePsychology
ThématiquePsychiatric care and mental health services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineQuarter (Canadian coin)ReferralHealth insurancePhoneMedical emergencyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: To reduce outpatient specialist waiting times and to help patients with statutory health insurance to get appointments and urgent referrals within four weeks, phone appointment service centres (ASC) were introduced in Germany in January 2016. The aim of this study was to analyse these booking patterns in the Westphalia-Lippe (WL) region, and to compare the types of regular specialist referrals with those made by the centers. Furthermore, neurology services to patients with ASC referrals were compared to those without. METHODS: Appointment data from the second quarter of 2016 to the third quarter of 2019 were used, and an algorithm was developed to determine the range of services provided in appointments made by the ASCs. A total of 24,286,157 accounting slips were compared with 12,648 specialist service records from the Association of Statutory Health Insurance Physicians in the WL region. RESULTS: The average waiting time for an appointment with a specialist was 21 days for 84% of the callers with a referral (aged mostly 35-59 years). Requests for appointments with neurologists, internists, and radiologists were the most frequent ones; 45% of service centre specialist appointments were made with neurologists, despite these comprising only 4% of total referrals in WL. There were only a few differences in the use of services in neurologist appointments with and without the mediation of the ASC. The higher level of ASC used for making neurologist appointments for initial psychotherapeutic assessment was statistically significant. However, the effect was small. CONCLUSIONS: Despite its relatively low use (0.19% of specialist referrals in general), ASCs in the WL region are able to make urgent specialist appointments for patients with statutory insurance, with average waiting times significantly lower than the legally set maximum waiting period. However, patients also take other factors into account when making appointments. While the benefits of these centres, especially for three types of specialists, was demonstrated, further discussion on the form of the ASCs in their current form is warranted. This paper provides a basis for evaluation of methodology and content for further decision-making.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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