The British Columbia Nephrologists’ Access Study (BCNAS) – a prospective, health services interventional study to develop waiting time benchmarks and reduce wait times for out-patient nephrology consultations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early referral and management of high-risk chronic kidney disease may prevent or delay the need for dialysis. Automatic eGFR reporting has increased demand for out-patient nephrology consultations and in some cases, prolonged queues. In Canada, a national task force suggested the development of waiting time targets, which has not been done for nephrology. METHODS: We sought to describe waiting time for outpatient nephrology consultations in British Columbia (BC). Data collection occurred in 2 phases: 1) Baseline Description (Jan 18-28, 2010) and 2) Post Waiting Time Benchmark-Introduction (Jan 16-27, 2012). Waiting time was defined as the interval from receipt of referral letters to assessment. Using a modified Delphi process, Nephrologists and Family Physicians (FP) developed waiting time targets for commonly referred conditions through meetings and surveys. Rules were developed to weigh-in nephrologists', FPs', and patients' perspectives in order to generate waiting time benchmarks. Targets consider comorbidities, eGFR, BP and albuminuria. Referred conditions were assigned a priority score between 1-4. BC nephrologists were encouraged to centrally triage referrals to see the first available nephrologist. Waiting time benchmarks were simultaneously introduced to guide patient scheduling. A post-intervention waiting time evaluation was then repeated. RESULTS: In 2010 and 2012, 43/52 (83%) and 46/57 (81%) of BC nephrologists participated. Waiting time decreased from 98(IQR44,157) to 64(IQR21,120) days from 2010 to 2012 (p = <.001), despite no change in referral eGFR, demographics, nor number of office hrs/wk. Waiting time improved most for high priority patients. CONCLUSIONS: An integrated, Provincial initiative to measure wait times, develop waiting benchmarks, and engage physicians in active waiting time management associated with improved access to nephrologists in BC. Improvements in waiting time was most marked for the highest priority patients, which suggests that benchmarks had an influence on triaging behavior. Further research is needed to determine whether this effect is sustainable.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».