S2208 Bridging Healthcare Gaps: Improving Access to Gastroenterology Services in Hard-to-Reach Areas Using an Integrated Care Approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Access to gastroenterology (GI) services in hard-to-reach areas presents challenges such as care delays, high travel costs, and distance to tertiary hospitals. This project aimed to develop and trial a comprehensive model to improve the delivery of GI services in a rural community in Saskatchewan, Canada. Methods: This project was conducted at a rural community hospital in northern Saskatchewan, Canada. It utilized a model that incorporates telehealth services, the establishment of mobile GI clinics, and the integration of basic GI care into primary care practice. The study measured the impact of these interventions on 4 key issues: delays in initial diagnosis, disease progression, technological challenges, and travel frequency and costs. Data were collected from patient surveys, electronic health records, and system logs over a 12-month period. Results: Delay in Diagnosis: Time from symptom onset to diagnosis decreased by 30%, from an average of 90 days to 63 days. This included a decrease in; patient delay (from 30 days to 20 days), primary care provider delay (from 40 days to 28 days), and GI specialist delay (from 20 days to 15 days). Disease Progression: On a 10-point scale, symptom severity scores decreased by 32%, from an average baseline score of 7.8 to 5.3. Hospitalization rates for GI complications decreased by 35%, from 20 to 13 per year. Technological Challenges: 85% of patients and 90% of providers reported positive experiences. The rate of technical issues decreased by 40%. Travel Frequency and Costs: The number of out-of-community travels decreased by 75%, from an average of 4 visits per patient per year to 1 visit per patient per year. On average, patients saved 200 miles per year in travel distance. Conclusion: A 30% reduction in diagnostic delays indicates enhanced access, potentially improving patient outcomes by addressing GI conditions early. Clinical outcomes showed a 25% decrease in symptom severity, suggesting effective disease management and timely interventions. A 35% decrease in hospitalization rates for GI complications highlights the model's impact on preventing severe outcomes and reducing healthcare costs. High user satisfaction (85% patients, 90% providers) with telehealth services and a 40% decrease in technical issues signifies the model's feasibility and acceptance. The 75% reduction in in-person travel signifies enhanced access and convenience. Future studies should validate this model's effectiveness in improving GI care delivery in larger settings.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».