Understanding Ontario eConsult Utilization in Rural vs. Urban Settings
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Context:</h3> Accessing specialty medical services in rural Ontario is a longstanding issue. Numerous barriers, including a scarcity of local specialist offices and excess travel times to urban centres, results in inequitable access to care for rural patients and can negatively impact health outcomes. <h3>Objective:</h3> To determine the proportion of rural vs. urban eConsults in each Ontario Health (OH) Region as well as the number of providers, specialty distribution, response interval, time billed, and results from a close-out survey. <h3>Study Design and Analysis:</h3> Retrospective, cross-sectional descriptive analysis. <h3>Setting or Dataset:</h3> Ontario, Canada. Population Studied: 72,948 eConsults submitted through Ontario eConsult Service (OES) between January 01 – December 31, 2021 were included. <h3>Intervention/Instrument:</h3> The OES allows clinicians to securely access asynchronous specialist advice in Ontario through the Ontario Telemedicine Network. <h3>Outcome Measures:</h3> The proportion of rural vs. urban eConsults in OH regions were identified using the forward sortation area (FSW) of the primary organization for each requesting provider. FSWs with 0 as the second character were identified as rural and values 1-9 were identified as urban. <h3>Results:</h3> 10% (n=7550) of eConsults were submitted by 591 providers with a rural FSW. 1.74 eConsults per 1000 residents were sent by rural providers in OH North and 0.98, 0.62, 0.05 and 0.0 per 1000 residents in OH Regions West, East, Central and Toronto respectively. The top four specialties for both rural and urban eConsults were Dermatology, Obstetrics/Gynecology, Hematology & Allergy/Clinical Immunology. For both rural and urban eConsults, the median specialist response time was 1.0 days and the median specialist time spent was 15 minutes. In 76% of rural eConsults, specialist appointments were avoided vs. 75% in urban. In 58% of rural eConsults, providers indicated that they received good advice for a new/additional course of action vs. 54% in urban cases. <h3>Conclusions:</h3> Rural and urban eConsults had similar results for specialty distribution, time spent, response interval and survey results. The OES is successfully improving equity of access in rural Ontario across different health regions. Further research should determine clinical content and types of questions that are being asked by rural vs. urban providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».