Development and implementation of a regional intensive care health service model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present a case study of a healthcare service redesign. Before 1998, five community hospitals in Winnipeg each managed their intensive care units (ICUs) independently, providing virtually no access to patients in rural and remote regions of the province of Manitoba; and two tertiary university affiliated hospitals were left with insufficient intensive care beds to service the rest of the provincial population in addition to their tertiary service responsibilities. The authors resolved to create a city‐wide integrated critical care services model, in order to improve patient access, quality of care and cost effectiveness. Design/methodology/approach A population demand analysis was performed and service objectives were defined. A gap analysis became the basis of an integrated service model design and an implementation plan was formulated. Findings Beds were redistributed among community hospital ICUs to match available nursing resources. A credentialing process was developed to establish medical competency for attending physicians. A central bed registry and a referral triage system were implemented, to ensure that any Manitoban requiring an ICU admission acquired an appropriate bed in a timely manner. A regional computerized critical care database was introduced to all ICUs. The total number of beds was reduced from 92 to 84 and total occupancy fell from 65 to 58. The new model was entirely funded from bed reductions. Originality/value This paper describes the integration of a group of hospital‐based ICUs into a regional service delivery model developed to meet the needs of a provincial population.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».