Evaluation of an Electronic Consultation Service for COVID-19 Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: COVID-19 has increased the need for innovative virtual care solutions. Electronic consultation (eConsult) services allow primary care practitioners to pose clinical questions to specialists using a secure remote application. We examined eConsult cases submitted to a COVID-19 specialist group in order to assess usage patterns, impact on response times and referrals, and the content of clinical questions being asked. METHODS: This was a mixed-methods analysis of eConsult cases submitted between March and September 2020 in Ontario, Canada to 2 services. We performed a descriptive analysis of the average response time and the total time spent by the specialist for eConsults. Primary care practitioners completed a post-eConsult questionnaire that asked about the outcome of the eConsult. We performed an inductive and deductive content analysis of a subset of cases to identify common themes among the clinical questions asked. RESULTS: A total of 208 primary care practitioners submitted 289 eConsult cases. The median specialist response time was 0.6 days (range = 3 minutes to 15 days); the average time spent by specialists per case was 16 minutes (range = 5 to 59 minutes). In 69 cases (24%), the eConsult enabled avoidance of a face-to-face referral. Content analysis of 51 cases identified 5 major themes: precautions for high-risk and special populations, diagnostic clarification and/or need for COVID-19 testing, guidance on self-isolation and return to work, guidance on personal protective equipment, and management of chronic symptoms. CONCLUSIONS: This study demonstrates the considerable potential of eConsults during a pandemic as our service was quickly implemented across Ontario and resulted in primary care practitioners' rapid and low-barrier access to specialist input.
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 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 | 0,022 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».