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Enregistrement W4223496757 · doi:10.1136/bmjoq-2021-001782

Implementation of an emergency department virtual follow-up care process in a community-based hospital: a quality improvement initiative

2022· article· en· W4223496757 sur OpenAlexaffabout
Diala El‐Zammar, Raj Johal, Janice Eng, Tiffany Schulz

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensNative Mental Health Association of CanadaFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineReferralMedical emergencyTelehealthPatient satisfactionTelemedicineHealth careEmergency medicineFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, patients were apprehensive to seek acute care resulting in delayed diagnoses of serious conditions and reduction in emergency room (ER) visits by 50% in the Fraser Health Authority. Patients who did present to the ER left prior to their results being available and some refused admission and critical treatments.At the Chilliwack General Hospital ER, a virtual care clinic was established to follow-up on patients after their initial ER visit, providing test results and ensuring patients are not clinically deteriorating at home. Specific criteria were created for safe referral to virtual follow-up. For 2 hours daily, an ER physician contacts selected patients by telephone to provide a virtual follow-up based on the patients' needs.Through the emergency department virtual care (EVC) pilot project, from May 14 to August 31, 2020, on average 58 telehealth visits were conducted weekly, with 19% of visits reaching unattached patients without a regular primary care provider. A patient survey revealed that 75% of respondents were very satisfied or satisfied with telephone virtual care as a follow-up to their emergency department (ED) visit, while 95% would like to continue to receive telephone follow-up care. Additionally, based on a physician survey, 80% of providers were satisfied or very satisfied with the overall EVC experience. The majority (80%) would like to continue to provide the service. One patient was referred for a virtual care follow-up for imaging results that did not meet the referral criteria; the patient was diagnosed with a perforated appendicitis. They had an atypical presentation of abdominal pain and their care was delayed by several hours than if they were to present to the ED for in-person follow-up. The process and referral criteria may require minor modification and must be followed strictly to ensure safety and efficiency in providing telehealth follow-up in the acute care setting.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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