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Enregistrement W4411548600 · doi:10.1177/08404704251350064

Characterizing the impact of a novel electronic consultation platform on access to Hepatitis C treatment in Manitoba

2025· article· en· W4411548600 sur OpenAlexaffabout
Lauren J MacKenzie, Laurie Ireland, Javier Mignone, L. Oppenheimer, Marissa Becker

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)ReferralFamily medicineeHealthHepatitis CPrimary careHealth careNursingInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to Hepatitis C (HCV) treatment requires a specialist referral in Manitoba, Canada, with specialist availability posing barriers to HCV care. This work assessed the impact of eConsult, an electronic platform that enables Primary Care Providers (PCPs) to access specialist advice, potentially reducing face-to-face patient visits. This single case study was conducted at Nine Circles Community Health Centre in Winnipeg. Charts of individuals referred via traditional pathways (Dec. 2016-Dec. 2017) and eConsult (Dec. 2017 - Dec. 2019) were reviewed, and stakeholder interviews were conducted with PCPs and an HCV specialist. Compared to traditional referrals, eConsult patients were more likely to link to specialist care (100% vs. 69%, P = 0.026) and complete HCV treatment (79% vs. 36%, P = 0.049). The use of eConsult may improve access to HCV care in Manitoba, with outcomes shaped by system agility, adaptability across contexts, and the altruism of healthcare providers who support its use.

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 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)0,000
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 enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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