Project ECHO Rheumatology – Rationale and Results from a Multi-Method Study to Capture Impact
Notice bibliographique
Résumé
Context Project ECHO (Extension for Community Healthcare Outcomes) is a virtually-delivered health professions education model, designed to improve patient care by enhancing primary care capacity in specialty topics. Launched in 2017, Project ECHO Rheumatology (‘ECHO’) has welcomed over 500 primary care clinicians provincially to learn about rheumatic disease diagnoses and management. Qualitative and quantitative data pertaining to provider self-efficacy, satisfaction, knowledge, and practice change have been rigorously collected since its inception. Owing to the protean clinical presentations, heterogeneous diagnoses discussed in each patient case presented, and varied management approaches, capturing impact regarding clinical outcomes has proven challenging. Objectives To evaluate ECHO impact on clinicians by 1) exploring experiences in ECHO and its impact on rheumatic disease management and 2) assessing the impact of ECHO on clinicians’ self-efficacy and knowledge. Methods We adopted a multi-method study design, where qualitative and quantitative components of this study were conducted. Descriptive statistics, paired samples t-tests, and effect sizes were calculated from pre-post questionnaire results. The qualitative descriptive approach was used to analyze focus group discussions. Results Through analysis of both qualitative and quantitative components, ECHO impacted clinicians in multiple ways: clinicians increased in self-efficacy in managing rheumatic conditions (p<.001), perceived increases in knowledge, benefited from ongoing mentorship and a supportive community of practice, and integrated teachings from weekly sessions into their clinical practice. Clinicians from rural and Northern Ontario particularly benefited as access to specialists in their areas was sparse to none. Clinicians also increased in their awareness of interprofessional rheumatic management, utilizing pharmacy, nursing, occupational therapy, and physiotherapy to their full potential. Ultimately, primary care clinicians were able to better manage rheumatic conditions within primary care, using specialists and the larger health care system more wisely. Conclusion The burden of rheumatic disease is rising. ECHO is a promising education model that builds capacity within primary care to manage rheumatic conditions more adeptly and wisely. The multimethod research approach permitted a wholistic analysis and synthesis of rich qualitative and quantitative data.
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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 | 0,238 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».