Supplementary Material for: An Integrated Kidney Care eConsult Practice Model: Results from the iKinect Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Collaborative management of kidney disease relies on coordinated and effective partnerships between multiple provider teams. Siloed care contributes to limited access between physicians, resulting in delays in the diagnosis and treatment of kidney disease and inappropriate use of healthcare resources. These gaps contribute to dissatisfied and disempowered providers and patients. Digital systems such as eConsult can support collaborative management and address these gaps, thereby streamlining the consultation and referral process between primary care physicians (PCPs) and nephrologists. In this study, we evaluated an established eConsult platform integrated with a central triage process for a network of PCPs and nephrologists. The study aimed to assess the acceptability, feasibility, and impact on access to nephrology when using eConsult integrated into the management of kidney disease between PCPs and nephrologists. Methods: We conducted a 1-year pilot study and used mixed methods to measure the acceptability and feasibility of using eConsult for the management of kidney disease. We compared eConsult and traditional referrals with respect to types of consultation, referrals, and times to response to determine impact on access to kidney care. We conducted semi-structured interviews of PCPs and nephrologists to assess physician experience. Results: From January 8, 2018, to January 11, 2019, 52 PCPs and 23 nephrologists participated in the study, with 250 traditional referrals and 106 eConsults submitted during that period. The median response time for eConsult was 15 (3–64) h, with 25% originating outside the central Toronto region. The median time to first clinic appointment from a traditional referral was 4 months (111 [61–163] days). PCP and nephrologist interviews revealed high user satisfaction, citing efficiency and timely response as key facilitators. Conclusion: The eConsult platform was acceptable, feasible, and facilitated access to nephrology care compared to traditional referrals. Physicians report improvements in physician care delivery, nephrology care gaps, patient experience, and healthcare utilization.
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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 | 0,008 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,246 | 0,022 |
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 ».