Increased quantity and diversity of patient referrals following the introduction of a novel vision rehabilitation model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite effective vision rehabilitation (VR) interventions, no gold standard model of care delivery has been established. The institution of the South East Ontario Vision Rehabilitation Service (SOVRS) introduced a centralized intake, an occupational therapist as a systems navigator, and improved communication pathways between low vision services in order to optimize regional VR care. The aim of this study is to compare the SOVRS model of VR to a traditional, hospital-based pre-SOVRS-implementation model using referral data. A single-site (Vision Rehabilitation Clinic at Kingston Health Sciences Center), retrospective medical chart review was performed. Data were gathered from the electronic medical records of patients who received a low vision assessment at the pre-SOVRS-implementation clinic (2017) and the SOVRS clinics (2019). A total of 245 charts were reviewed over the two study periods. There were no significant differences in the age, gender, or diagnoses causing vision loss between 2017 and 2019. One hundred nine incoming referrals were received in 2017, with 136 in 2019, representing a 25% increase in incoming referrals ( p < .001). The proportion of incoming referrals from non-ophthalmologists rose from 3.7% in 2017 to 31.9% in 2019 ( p < .001). The number of outgoing referrals also increased significantly, from 113 outgoing referrals in 2017 to 259 in 2019 ( p < .001), equivalent to a mean of 1.04 ± 0.68 (± standard deviation) outgoing referrals per incoming referral in 2017 and 1.90 ± 0.97 outgoing referrals per incoming referral in 2019. Outgoing service referrals also diversified significantly in 2019 ( p < .001), with more referrals to services such as VR health service organizations and community services. The SOVRS model was able to increase both the quantity and diversity of incoming and outgoing referrals by adopting several key strategies during its development. By expanding referrals, SOVRS increased the services available to patients and enabled a larger population to receive VR care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle