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Enregistrement W4297493847 · doi:10.1503/cjs.005820

Access to orthopedic specialist service in Ontario via eConsult

2022· article· en· W4297493847 sur OpenAlexaffvenueabout
William J. Hadden, Sheena Guglani, Alenko Sakanovic, Clare Liddy, Brad Meulenkamp

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralOrthopedic surgeryPrimary careService (business)Public healthFamily medicineMedical emergencyEmergency medicineNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasing strain on public health resources in Canada, in particular with respect to accessing specialist care, necessitates the exploration of alternative models of care. The aim of this study was to assess the efficacy of electronic consultation (eConsult) in providing orthopedic surgery specialist service to patients in the Champlain Local Health Integration Network (LHIN) of Ontario. METHODS: This was a cross-sectional review of all 564 Champlain LHIN orthopedic surgery referral requests received via the Champlain Building Access to Specialist service through the eConsult (BASE) system in 2017. Primary outcome measures were impact on primary care provider (PCP) referral pattern and time to receive orthopedic consultation. RESULTS: eConsult prevented unnecessary in-person consultation 64% of the time, while PCP referral decisions were modified 51% of the time. Of all eConsults, 94% were rated as valuable to PCPs in their practice and 97% of eConsults resulted in actionable advice. eConsults took an average of 14.5 minutes of specialist time to complete, and the mean time from referral to response was 3.7 days. CONCLUSION: The eConsult system spares unnecessary consultation to orthopedic surgery; catches important referrals that would have otherwise been missed; saves time for patients, PCPs and orthopedic surgeons; and improves efficiency in a socialized health care system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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