Improving wait times to care for individuals with multimorbidities and complex conditions using value stream mapping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recognizing the significant impact of wait times for care for individuals with complex chronic conditions, we applied a LEAN methodology, namely - an adaptation of Value Stream Mapping (VSM) to meet the needs of people with multiple chronic conditions and to improve wait times without additional resources or funding. METHODS: Over an 18-month time period, staff applied a patient-centric approach that included LEAN methodology of VSM to improve wait times to care. Our framework of evaluation was grounded in the needs and perspectives of patients and individuals waiting to receive care. Patient centric views were obtained through surveys such as Patient Assessment of Chronic Illness Care (PACIC) and process engineering based questions. In addition, LEAN methodology, VSM was added to identify non-value added processes contributing to wait times. RESULTS: The care team successfully reduced wait times to 2 months in 2014 with no wait times for care anticipated in 2015. Increased patient engagement and satisfaction are also outcomes of this innovative initiative. In addition, successful transformations and implementation have resulted in resource efficiencies without increase in costs. Patients have shown significant improvements in functional health following Integrated Chronic Care Service (ICCS) intervention. The methodology will be applied to other chronic disease management areas in Capital Health and the province. CONCLUSION: Wait times to care in the management of multimoribidities and other complex conditions can add a significant burden not only on the affected individuals but also on the healthcare system. In this study, a novel and modified LEAN methodology has been applied to embed the voice of the patient in care delivery processes and to reduce wait times to care in the management of complex chronic conditions.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».