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Enregistrement W4308959647 · doi:10.1002/nop2.1476

Electronic consultation use by advanced practice nurses in older adult care—A descriptive study of service utilization data

2022· article· en· W4308959647 sur OpenAlexafffundabout
Ramtin Hakimjavadi, Sathya Karunananthan, Cheryl Levi, Kimberly LeBlanc, Sheena Guglani, Mary Helmer‐Smith, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueNursing Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensCanadian Nurses AssociationUniversity of British ColumbiaOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineReferralAdvanced Practice NursesDescriptive statisticsFamily medicineService (business)Nurse practitionersNursingClinical nurse specialistPopulationHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS AND OBJECTIVES: To describe characteristics of service utilization by advanced practice nurses (APNs) employing an electronic consultation (eConsult) service in their care for older adults. BACKGROUND: Canada's aging population is projected to place unprecedented demands on the healthcare system. APNs, which include clinical nurse specialists (CNSs) and nurse practitioners (NPs), are nurses with advanced knowledge who can independently provide age-appropriate care. eConsult is a secure web-based platform enabling asynchronous, provider-to-provider communication. APNs can send and receive eConsults to address patient-specific concerns. METHODS: This is a retrospective analysis of eConsult utilization and user survey data for cases completed in 2019, reported in line with the STROBE guidelines. Eligible eConsults included those that had APN involvement (as a referrer or responder) and were concerning an older patient (≥65 years). Descriptive statistics were used to analyse service utilization and survey response data. RESULTS: Of 430 eligible eConsults, 421 (97.9%) were initiated by NPs and the rest by physicians. 23 (5.3%) were received by a CNS, of which 14 (3.3%) involved an NP-to-CNS exchange. Median specialist response interval was 0.9 days. 53% of eConsults was for dermatology, haematology, cardiology, gastroenterology and endocrinology. 73% of eConsults avoided a face-to-face referral after the consultation. In 90% of eConsults, APNs rated the service as helpful and/or educational. CONCLUSIONS: Through eConsult, APNs can collaborate with each other and physicians to access and provide a breadth of advice facilitating timely specialist-informed care for older patients, thus helping to alleviate some of the demands placed on the healthcare system. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: There is an opportunity for APNs to further adopt eConsult into their clinical practice, and this can, in turn, support the integration of the APN role in the health workforce. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Current APN eConsult users were involved in the study design and interpretation of results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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