A workshop to improve workflow efficiency in emergency medicine.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The emergency department (ED) environment requires physicians to focus on workflow efficiency (WFE) and manage ED throughput. We sought to determine whether an interactive workshop could be designed and favourably perceived by emergency physicians and residents as a means to improve their self-assessed WFE skills. METHODS: The authors designed a 4-station workshop to simulate key components of ED throughput. These included resource management in 1) acute care, 2) minor care, 3) charting and 4) communication skills and patient sign-overs. Anonymous surveys were completed after each workshop using 5-point Likert scales and qualitative responses. Qualitative data encompassed participants' past WFE training experiences and perspectives on the current workshop. Data were analyzed using descriptive statistics. The workshops were administered on 2 separate occasions to different groups of physicians. The first occasion was primarily for residents and the second session was only for practising physicians. RESULTS: A total of 22 residents and 24 practising physicians participated. Evaluations were completed by 45 of 46 participants. Ratings of "definitely helpful" or "helpful" as noted for each station were received by 37 of 44 respondents for the sign-over and communication station, by 37 of 44 for the minor care station, by 41 of 44 for the acute care station and by 33 of 43 for the effective charting station. Among all participants, 42 of 45 reported that they felt the overall workshop experience was "helpful" or "definitely helpful." CONCLUSION: ED management "flow skills" are valued yet undertaught. A flow workshop designed to improve self-perceived WFE skills yields positive evaluations. Teaching this competency in a workshop setting is both feasible and appreciated by participants. Similar efforts should be considered for inclusion in both graduate and continuing medical education curricula.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».