Examining Differences in Utilization of the Ontario eConsult Service in Rural Versus Urban Settings: A Retrospective Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We conducted a retrospective, cross-sectional analysis exploring patterns of usage and outcomes from urban vs. rural eConsults to examine eConsult's impact on equity of access in rural Ontario, Canada. Patients living in rural regions face many barriers in accessing specialist care. The Ontario eConsult Service connects primary care providers (PCP) with specialists regardless of geographical location, improving equity of access. METHODS: We included all Ontario eConsult cases submitted between January 1 and December 31, 2021. Usage data collected automatically by the service and responses to a mandatory closeout survey were analyzed using descriptive statistics. Cases were identified as rural using the forward sorting area of the PCP's primary practice. RESULTS: Of the 72,948 cases submitted during the study period, 7550 were coded rural. Usage among rural PCPs was most frequent in Ontario Health North East (1.78 eConsult cases/1000 residents) and Ontario Health North West (1.64). Rural and urban eConsult cases had the same top 5 most frequently requested specialties. Both groups had median response times of 1.0 days, reported time billed of 15 min, and cost per case of $50. CONCLUSIONS: PCPs in rural and urban regions use eConsult with equal frequency and had similar usage patterns and outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».