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Enregistrement W4403524482 · doi:10.1186/s43058-024-00651-3

Improved access and care through the implementation of virtual Hallway, a consultation platform in Nova Scotia: preliminary findings from a feasibility evaluation

2024· article· en· W4403524482 sur OpenAlexaffabout
Gail Tomblin Murphy, Tara Sampalli, Prosper Koto, Caroline Chamberland-Rowe, Julia Guk, Nelson Ventura, Justin Hartlen, Daniel Rasic, Jonathan P. Allen, Kianna Benson, Ryan T. MacNeil

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensThe Audio Recording AcademyNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaPhoneSpecialtyHealth careDescriptive statisticsReferralBusinessMedicineMedical emergencyNursingComputer scienceFamily medicineGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While previous studies have examined various platforms that enable providers to connect, Virtual Hallway (VH) stands out with its unique features. The value add is that this online platform connects primary care providers and specialists for synchronous phone-based conversations and aims to reduce referrals and enhance the quality of referrals. VH allows providers to easily log in, select the required specialty, book call times, receive reminders, and have calls documented, ensuring a high connection rate. In May 2022, the provincial health authority in Nova Scotia, a Canadian province, and VH initiated a feasibility study facilitated through the Health Innovation Hub in Nova Scotia. The goal was to enable primary care providers to connect with specialists, thereby reducing wait times and unnecessary referrals, and facilitating timely access to relevant clinical direction for patients. The current evaluation assessed utilization, value for money in economic analysis, and consultation experiences. METHODS: The study used post, cross-sectional, and cost-benefit study designs. We collected data through various methods, including administratively recorded utilization, theory-driven surveys, and cost data. Utilization was measured by the number of completed consults and the number of healthcare professionals using the VH platform. We analyzed the data using a combination of descriptive statistics and a cost-benefit analysis, which also involved conducting probabilistic sensitivity analysis. RESULTS: The study found that approximately 84% of the VH consultations avoided needing in-person specialist referrals. The return on investment was 1.8 (95% CI: 0.8 to 3.0), indicating that the monetary value of the measurable benefits associated with VH exceeded the value of the resources invested. The provider experience survey revealed high satisfaction levels with VH across user groups, with 92% of specialists and 96% of primary care providers reporting being satisfied or highly satisfied with their experience. These positive indicators of provider experience were further supported by the fact that 97% of respondents agreed or strongly agreed that they intended to continue to use VH in their practice, and 97% of respondents agreed or strongly agreed that they would recommend VH to a colleague. CONCLUSIONS: The study suggests that VH was well-received by users, with high levels of satisfaction reported and a reduced need for in-person referrals. It also represented value for money. Further research could explore how the availability of virtual health services can lead to reduced utilization of healthcare resources among different groups of patients.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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