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Enregistrement W4390908480 · doi:10.1186/s12913-024-10542-x

What do primary care providers want to know when caring for patients living with frailty? An analysis of eConsult communications between primary care providers and specialists

2024· article· en· W4390908480 sur OpenAlexafffundabout
Sathya Karunananthan, Giovanni Bonacci, Celeste Fung, Allen Huang, Benoît Robert, Tess McCutcheon, Deanne Houghton, Ramtin Hakimjavadi, Clare Liddy

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensCARE CanadaOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineReferralPrimary careFamily medicineObservational studyCross-sectional studyNursing researchEmergency medicinePediatricsInternal medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty is a complex condition that primary care providers (PCPs) are managing in increasing numbers, yet there is no clear guidance or training for frailty care. OBJECTIVES: The present study examined eConsult questions PCPs asked specialists about patients with frailty, the specialists' responses, and the impact of eConsult on the care of these patients. DESIGN: Cross-sectional observational study. SETTING: ChamplainBASE™ eConsult located in Eastern Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Sixty one eConsult cases closed by PCPs in 2019 that use the terms "frail" or "frailty" to describe patients 65 years of age or older. MEASUREMENTS: The Taxonomy of Generic Clinical Questions (TGCQ) was used to classify PCP questions and the International Classification for Primary Care 3 (ICPC-3) was used to classify the clinical content of each eConsult. The impact of eConsult on patient care was measured by PCP responses to a mandatory survey. RESULTS: PCPs most frequently directed their questions to cardiology (n = 7; 11%), gastroenterology (n = 7; 11%), and endocrinology (n = 6; 10%). Specialist answers most often pertained to medications (n = 63, 46%), recommendations for clinical investigation (n = 24, 17%), and diagnoses (n = 22, 16%). Specialist responses resulted in PCPs avoiding referral in 57% (n = 35) of cases whereas referrals were still required in 15% (n = 9) of cases. Specialists responded to eConsults in a median 1.11 days (IQR = 0.3-4.7), and 95% (n = 58) of cases received a response within 7 days. Specialists recorded a median of 15 min to respond (IQR = 10-20), with a median cost of $50.00 CAD (IQR = 33.33 - 66.66) per eConsult. CONCLUSIONS: Through the analysis of questions and responses submitted to eConsult, this study provides novel information on PCP knowledge gaps and approaches to care for patients living with frailty. Furthermore, these analyses provide evidence that eConsult is a feasible and valuable tool for improving care for patients with frailty in primary care settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,379 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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