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Enregistrement W6991088519

Evaluating the impact on access of the introduction of nurse-supported care for people with complex rheumatic diseases in British Columbia

2019· article· en· W6991088519 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatologyCohortPopulationIntervention (counseling)Diagnosis codeOutpatient clinicHealth careWorkforcePrimary care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A 2010 workforce survey revealed British Columbia was facing a shortage of rheumatologists and a consequent crisis of access to rheumatology care. Rheumatic diseases are chronic, and early intervention is crucial to prevent progression and mitigate systemic damage. Recognizing nurses may be able to perform aspects of rheumatology care and thereby “free up” rheumatologist time, the Ministry of Health introduced billing code G31060 to facilitate nurse-supported consultations for the “complex” rheumatology cases most in need of attention. The objective of this thesis is to evaluate the impact of introducing this new billing code and model of care on access to rheumatology care for the population of BC living with rheumatic disease. Methods I conducted an interrupted time series analysis with a comparator using administrative health data on outpatient visits from Population Data BC. Patients with rheumatic diseases were identified using International Classification of Diseases codes and classified as those who received the intervention (i.e. nurse-supported rheumatologist care) or ‘status quo’ (i.e. rheumatologist care alone). Access was defined as 1) number of unique patients treated per month 2) number of service units billed per month. In sensitivity analyses I explored the impact of more restrictive definitions of intervention which required more “consistent” (at least once in every year) and “high-intensity” (at least 30 per year) billing of G31060. Results The primary cohort included 128,726 patients with rheumatic disease, seen by 29 intervention and 17 comparator rheumatologists. No statistically significant effect change in level or trend of unique patients (pβ6=0.682 & pβ7=0.231) or service units (pβ6=0.744 & pβ7=0.419) attributable to the introduction of G31060 was detected in the primary analysis. Sensitivity analyses revealed statistically significant, increases in patients seen for rheumatologists billing “consistently” (62%) and with “high intensity” (168%) in April 2015 as compared to ‘status quo’. Conclusion The introduction of G31060 does not appear to impact the number of service units billed per month, nor does it necessarily increase the number of patients seen. However, consistent and high-intensity users of G31060 appear to increase the number of unique patients seen per month.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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