Creating Sustained Improvements in Patient Access and Flow: Experiences from Three Ontario Healthcare Institutions
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».