Implementation of a continuous admission model reduces the length of stay of patients on an internal medicine clinical teaching unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimizing hospital operations is a critical issue facing healthcare systems. Reducing unnecessary variation in patient flow is likely to improve efficiency and optimize capacity for hospital inpatients. The objective of this study was to determine whether changing admissions, from a "bolus" system to a "drip" system, would result in a smoothed daily discharge rate, and reduce the length of stay of patients on a General Internal Medicine clinical teaching unit over a period of 1 year. METHODS: We conducted a retrospective analysis of the General Internal Medicine inpatient service at Toronto General Hospital for the 6-month periods from March to August during 2 consecutive years. Length of stay distributions and daily discharge rate variations were compared between the 2 study periods. RESULTS: There were a total of 2734 discharges, 1446 occurring in the pre-change period, and 1288 in the post-change period. There was overall smoothing of the daily discharge rates, and a reduction of 0.3 days in median length of stay in the post-change period (P = 0.0065). CONCLUSIONS: Restructuring the admission system to achieve constant daily admissions to each care team resulted in a smoothing of daily discharge rates and improved operational efficiency with shorter lengths of stay.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».