Evaluation of a Virtual Pre-Consultation Tool for Older Adults in Primary Care: Results from a Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Context: Virtual pre-consultation screening of patient needs may offer opportunities to improve the care and health outcomes of older patients in primary care, especially those with multiple care needs. Objective: We sought to implement and evaluate the effectiveness of a multidimensional virtual pre-consultation tool in the primary care setting to support rapid and standardized needs assessment for older persons. Study Design and Analysis: Pragmatic, multi-center, 1:1 individually randomized trial design. Implementation was conducted using a participatory approach over a 3-month period. Baseline and 3-month follow-up data were collected through phone-based questionnaires. An intention-to-treat analysis was carried out. Setting: Four university-affiliated interprofessional primary care clinics, two clinics in one urban region (Montreal) and two in one rural region (Abitibi) in Quebec, Canada. Population Studied: Patients 65 years and older with a consultation with a primary care provider (physician, nurse, social worker, other) during the implementation period in one of the participating clinics. Intervention: A virtual pre-consultation tool, ESOGER, was administered as a phone-based questionnaire by a member of the clinic staff to eligible patients prior to their consultation with the primary care provider. The ESOGER tool provides a general assessment of the physical, social, mental and cognitive health needs of older adults and produces a summary report available to clinicians at the time of consultation. Outcome Measures: The primary endpoint consisted of the EQ-5D quality of life score at 3-month follow-up. Secondary endpoints were unplanned primary care visits, visits to the ED and hospital admissions in last 3 months. Results: Of the 659 eligible patients contacted to date, 345 (52.3%) agreed to participate and have been randomized. Follow-up assessments are ongoing with a loss to follow-up of 22.8% and will be completed by August 2022. Final results of the intention-to-treat analysis will be presented overall and stratified by urban and rural sites. Conclusions: Intended consequences of this intervention include an increased responsiveness of consultations for providers resulting in improved care of older patients. Overall, we hope results will support the implementation of evidence-based, multidimensional and virtual pre-consultation tools for older persons in the primary care setting.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».