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Enregistrement W2110387449 · doi:10.12927/hcq.2013.19855

Creating Sustained Improvements in Patient Access and Flow: Experiences from Three Ontario Healthcare Institutions

2008· article· en· W2110387449 sur OpenAlexaffabout
Hugh MacLeod, Bob Bell, Ken Deane, Carolyn Baker

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensMinistry of Health and Long Term Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipHealth careNursingMedicineQuality managementTransformational leadershipMedical emergencyBusinessPublic relationsOperations managementPolitical scienceManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ensuring that patients receive timely, high-quality healthcare is the highest priority of Ontario's hospitals, physicians and nurses. Given that the emergency department (ED) is often the "front door" to our healthcare system, developing approaches to improve access and flow in the ED is important - made more challenging by rising patient demand and acuity. Long-standing efforts to improve the ED system have outlined promising approaches and pushed access and flow up the priority list. Recently, in partnership with the Ministry of Health and Long-Term Care (MOHLTC), several Ontario hospitals participated in an intensive and sustained effort to improve access and flow, with promising results. Participants in these efforts described the initiatives as transformational, and the results have been promising and sustained. This article chronicles the efforts of three hospitals to enable other hospitals, physicians and nurses to learn from these experiences and gain confidence that a similar impact can be achieved in their facilities. Specifically, it discusses the following: The three pillars of sustainable transformation. Hospital case studies. St. Joseph's Health Centre (SJHC), Toronto. London Health Sciences Centre (LHSC) - University Hospital. University Health Network (UHN) - Toronto General and Toronto Western. Advice for other hospitals

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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