Impact of the Connected Medicine collaborative in improving access to specialist care: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> In 2017, the Canadian Foundation for Healthcare Improvement launched the Connected Medicine collaborative to support the implementation, spread and adaptation of 2 innovative remote consult solutions — the Champlain Building Access to Specialists through eConsultation (BASE) eConsult service and the Rapid Access to Consultative Expertise (RACE) service — across Canada. We evaluated the impact of the programs implemented through the collaborative. <h3>Methods:</h3> We conducted a cross-sectional analysis of data from provincial teams that participated in the Connected Medicine collaborative, which took place between June 2017 and December 2018 in 7 provinces across Canada (British Columbia, Alberta, Saskatchewan, Manitoba, Quebec, New Brunswick, Newfoundland and Labrador). Data included utilization data collected automatically by the BASE and RACE services and, where available, responses to surveys completed by primary care providers at the end of each case. We assessed programs on the following outcomes: usage (i.e., number of cases completed, average specialist response time), number of specialties available, impact on primary care provider’s decision to refer and impact on emergency department visits. We performed descriptive analyses. <h3>Results:</h3> Ten provincial teams participated in the collaborative and implemented or adapted either the RACE service (4 teams), the BASE service (5 teams) or a combination of the 2 services (1 team). Average monthly case volume per team ranged from 14.7 to 424.5. All programs offered multispecialty access, with specialists from 5 to 37 specialty groups available. Specialists responded to eConsults within 7 days in 80% (<i>n</i> = 294/368) to 93% (<i>n</i> = 164/176) of cases. Six programs provided survey data on avoidance of referrals, which occurred in 48% (<i>n</i> = 667/1389) to 76% (<i>n</i> = 302/398) of cases. Two programs reported on the avoidance of potential emergency department visits, noting that originally considered referrals were avoided in 28% (<i>n</i> = 138/492) and 74% (<i>n</i> = 127/171) of cases, respectively. <h3>Interpretation:</h3> The 2 innovative virtual care solutions implemented through the Connected Medicine collaborative received widespread usage and affected primary care providers’ decisions to refer patients to specialists. The impact of these models of care in multiple settings shows that they are an effective means to move beyond the pilot stage and achieve spread and scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».