Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has imposed restrictions on in-person interactions creating a need for exploring alternative methods of healthcare delivery while maintaining high-quality treatment. In an initial study with Orthopaedic (Ortho) and Ear, Nose, and Throat (ENT) surgeons, it was found that 66% of consultations could be completed virtually. This presents the opportunity to reduce unnecessary hospital visits for patients. The objectives of this study were to develop a predictive model that will classify the suitability of patients for in-person versus telemedicine (TM) consultations and to develop an optimal scheduling template for TM consultations. Associated outcomes to be measured were the patient perception of the quality of TM consultations. Data was collected from patients requiring surgical outpatient consultations in Ortho, ENT, and plastic surgery in Quebec. A machine learning model was developed where four machine learning classifiers were implemented to compare the accuracy of the classification. A discrete-event simulation model was developed and used to test the various template scenarios that were generated using lean engineering analysis to find the optimal template that minimizes wait time. A logistic regression model was found to predict a patient’s suitability for TM with 91% accuracy. It was found that 41% of all patients and 57% of follow up patients were suitable for TM consultations. Lean engineering techniques were used to estimate the optimal number of patients that should be seen in TM clinics for each surgeon where patients would wait a maximum of 10 minutes for their appointment. Patient perception of TM being the same or better quality as an in-person appointment increased by 23% after completing a TM consultation.Statistical modelling techniques and lean engineering have high potential to eliminate non-value-added activities in the healthcare system. Using this model, patients can avoid unnecessary visits to hospitals and surgeons can increase the amount of suitable TM visits offering an alternative to in person appointments
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».