Alternatives to conventional hospitalization for improving lack of access to inpatient beds: a 12-year cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: When hospitals cannot guarantee available hospital beds for inpatient admission, patients are exposed to prolonged waits, cancellations and diversions that negatively affect their safety and quality of care. The purpose of this study was to evaluate the effect of a multifaceted intervention for eliminating inpatient access delays. Methods: By using multi-time point cross-sectional analysis, data from all hospitalizations from adult patients registered at an 850-bed public, tertiary-care university hospital were compared from March 1998 to March 2000 (control period) with data from April 2000 to March 2010 (intervention period), after a set of 15 actions for avoiding unnecessary inpatient admissions and to reduce length of hospital stay was implemented by a clinician-administrator taskforce. Response variable was the daily average of “boarded” patients waiting for a hospital bed at 8:00 am in the emergency department (ED). Other measurements included daily contextual and performance hospital variables captured automatically by computer-assisted processes. Results: Between March 1998 and March 2010, 348,960 consecutive hospitalizations were registered. Despite daily ED visits increasing from 288 (IQR Q1-Q3: 270-309) to 335 patients (IQR Q1-Q3: 306-359; P<.01), multifaceted intervention reduced the daily emergency “boarded” patients from 7 (IQR Q1-Q3: 3-14) to 3 patients (IQR Q1-Q3: 1-6; P<.01), and length of hospital stay from 10.9 (IQR Q1-Q3: 9.6-12.5) to 8.1 days (IQR Q1-Q3: 6.8-9.8; P<.01), while increasing daily scheduled admissions from 32 (IQR Q1-Q3: 17-58) to 63 patients (IQR Q1-Q3: 13-90; P<.01). Conclusion: Major changes in hospital procedures for bridging the gap between inpatient and outpatient care by implementing alternatives to conventional hospitalization solved the “inpatient boarding” phenomenon in the ED.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».