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Enregistrement W4240924057 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjy222.576

P452 Impact of implementing a rapid access clinic in a high-volume inflammatory bowel disease centre: accessibility, resource utilisation and outcomes

2019· article· en· W4240924057 sur OpenAlexaffabout
Jason Reinglas, S Nene, Lóránt Gönczi, Zsuzsanna Kürti, S Restellini, Rita Kohen, Waqqas Afif, Talat Bessissow, Gary Wild, Ernest G. Seidman, Alain Bitton, Péter L. Lakatos

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentInflammatory bowel diseaseDiseaseHealth careEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergency situations in inflammatory bowel diseases (IBD) put significant burden on the patient and healthcare system as well. We aimed to prospectively measure indicators of quality-of-care, after implementation of a new rapid access clinic (RAC) at the McGill University Health Centre (MUHC) tertiary care IBD centre. The RAC provides patients an opportunity to be evaluated by IBD specialists urgently without having to present to the emergency department. RAC was structured by providing an emergency contact email address to the patients, with a specific document explaining the pertinent symptoms that merit utilisation of this access avenue. Each email was read and reviewed by a specialised IBD nurse or physician. Patient access, resource utilisation and outcome parameters were collected from MUHC IBD Center Rapid Access clinic including consecutive patients who contacted the RAC via email between July 2017 and September 2018. 261 patients (44.1% men, mean age: 39 years, CD: 64% [L3: 46.2%, B2–3: 31.8%], UC: 32% [extensive colitis: 56.6%], biological therapy: 61.6%, previous surgery: 20.4%) were included. 85.7% of requests were deemed appropriate for a rapid appointment. The reason for RAC appointment was potential disease flare in 62.5% of patients. The median time to RAC visit was 3 days (IQR: 1–6 days) from the first point of contact (email/phone) by the patient. Patients had a fast track evaluation with optimised resource utilisation in the majority of cases. CRP and faecal calprotectin were the most common measures of disease severity performed, 85.2% and 62.5%, respectively. Clostridium difficile stool test and stool culture test were performed in 43.8% and 42.4% of the patients. The frequency of colonoscopy and flexible sigmoidoscopy following the RAC visit were 22.9% and 6.7%. Only a minority of patients underwent CT (7.1%) and MR (1%) imaging. A change in therapy promptly occurred in 57.0% of patients. Within 30 days from the index visit, 21 patients (19 patients with IBD-related symptoms) required ER visit and 9 patients hospital admission. 9 ER visits were initiated during the RAC visit, 7 other patients had unplanned ER visit due to continuous IBD activity. Only 5 patients who were screened by the RAC physician and deemed not to require an urgent consultation presented at the ER (unplanned ER visit rate were 1.8%, no patient required admission). Implementation of an RAC improved healthcare delivery by avoiding unnecessary ER visits and by increasing access to an IBD centre. Patients had a fast track evaluation with optimised resource utilisation. Data presented here can serve as example for a more optimal cost utilisation for future IBD centres.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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