Applying quality improvement principles to improve accident and emergency department overcrowding and flow in Rwanda: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Few case studies exist related to hospital accident and emergency department (A&E) quality improvement efforts in lowerresourced settings. We sought to report the impact of quality improvement principles applied to A&E overcrowding and flow in the largest referral and teaching hospital in Rwanda. A pre- and post-intervention study was conducted. A linked set of strategies included reallocating room space based on patient/visitor demand and flow, redirecting traffic, establishing a patient triage system and installing white boards to facilitate communication. Two months post-implementation, the average number of patients boarding in the A&E hallways significantly decreased from 28 (pre-intervention) to zero (post-intervention), p < .001. Foot traffic per dayshift hour significantly decreased from 221 people to 160 people (28%, p < .001), and non-A&E related foot traffic decreased from 81.4% to 36.3% (45% decrease, p < .001). One hundred percent of the A&E patients have been formally triaged since the implementation of the newly established triage system. Our project used quality improvement principles to reduce the number of patients boarding in the hallways and to decrease unnecessary foot traffic in the A&E department with little investment from the hospital. Key success factors included a collaborative multidisciplinary project team, strong internal champions, data-driven analysis, evidence-based interventions, senior leadership support, and rapid application of initial implementation learnings. Results to date show the application of quality improvement principles can help hospitals in resource-limited settings improve quality of care at relatively low cost.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».