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Enregistrement W4323351435 · doi:10.1093/jcag/gwac036.102

A102 INTERDISCIPLINARY TELEHEALTH REFERRAL PATHWAY AND CONSULTATIONS TO IMPROVE OUTCOMES AMONG CANADIAN OLDER ADULTS WITH LIVER CIRRHOSIS

2023· article· en· W4323351435 sur OpenAlexafffundabout
Julie Zhu, F Carr, Peter George Jaminal Tian, M McLeod, M MacFarlane, S De Coutere, Mengtong Sun, Kevork Peltekian

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesPfizer CanadaPfizer
Mots-clésMedicineCirrhosisReferralHepatologyPolypharmacyTelehealthGeriatric psychiatryLiver diseaseTelemedicineHealth careInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Telehealth and telemedicine have become indispensable healthcare delivery tools during the COVID-19 pandemic. Older individuals with cirrhosis have complex medical needs that are currently unmet due to the growing disease burden and decreased access to care. Delivering timely specialist care virtually to older adults with cirrhosis will likely be beneficial and acceptable to such patients; however, this has not yet been prospectively evaluated. Purpose The primary goal is to pilot the delivery of dual specialist care from a hepatologist and geriatrician, delivered virtually, for older adults living with liver cirrhosis who are at high risk of geriatric syndromes (age >/= 65 with frailty, undifferentiated cognitive impairment from dementia or hepatic encephalopathy, recurrent falls, risk factors for polypharmacy and moderate to severe malnutrition). Care is delivered using a dedicated hepatology-geriatric referral pathway. Primary objectives include evaluating the impact of this approach on emergency care and inpatient utilization, along with patient attitude and satisfaction to the virtual interdisciplinary care delivery model. Method This pilot quality improvement study was conducted in Halifax, Nova Scotia. Ethics approval was obtained from the Nova Scotia Health Research Ethics Board and the University of Alberta Research Ethics Board. Fifty to one hundred participants (age 65 years or older with at least one geriatric syndrome; diagnosis of liver cirrhosis by liver elastography or liver biopsy, or Fibrosis-4 Index for Liver Fibrosis greater than three and having radiological features of cirrhosis and/or portal hypertension) were recruited between September 2022 to December 2022 at the time of their hepatology consultation. After consent and screening, each patient underwent a telehealth appointment by zoom with a geriatrician within four weeks of their initial hepatology assessment. Follow-up by telephone using a standardized survey regarding ease of access and quality of their telehealth experience then occurred at 3-4 weeks, 3 months and 6 months for emergency room visits and hospital admission status. Result(s) Pending Conclusion(s) Pending Please acknowledge all funding agencies by checking the applicable boxes below Other Please indicate your source of funding; Pfizer Canada Disclosure of Interest J. Zhu Grant / Research support from: Pfizer Canada, F. Carr Grant / Research support from: Pfizer Canada, P. Tian: None Declared, M. McLeod: None Declared, M. MacFarlane: None Declared, S. De Coutere: None Declared, M. Sun: None Declared, K. Peltekian: None Declared

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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