Feasibility of Physiotherapist-Led Rheumatology Triage: A Randomized Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Given global shortages in the rheumatology workforce, the demand for rheumatology assessment often exceeds the capacity to provide timely access to care. Accurate triage of patient referrals is important to ensure appropriate utilization of finite resources. We assessed the feasibility of physiotherapist (PT)-led triage using a standardized protocol in identifying cases of inflammatory arthritis (IA), as compared to usual rheumatologist triage of referrals for joint pain, in a tertiary care rheumatology clinic. Methods We performed a single-center, prospective, nonblinded, randomized, parallel-group feasibility study with referrals randomized in a 1:1 ratio to either PT-led vs usual rheumatologist triage. Standardized information was collected at referral receipt, triage, and clinic visit. Rheumatologist diagnosis was considered the gold standard for diagnosis of IA. Results One hundred two referrals were randomized to the PT-led triage arm and 101 to the rheumatologist arm. In the PT-led arm, 65% of referrals triaged as urgent were confirmed to have IA vs 60% in the rheumatologist arm (P= 0.57), suggesting similar accuracy in identifying IA. More referrals were declined in the PT-led triage arm (24 vs 8,P= 0.002), resulting in fewer referrals triaged as semiurgent (6 vs 23,P= 0.003). One case of IA (rheumatologist arm) was incorrectly triaged, resulting in significant delay in time to first assessment. Conclusion PT-led triage was feasible, appeared as reliable as rheumatologist triage of referrals for joint pain, and led to significantly fewer patients requiring in-clinic visits. This has implications for waitlist management and optimal rheumatology resource 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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».