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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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