Creating a model for improved chronic kidney disease care: designing parameters in quality, efficiency and accountability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Observational and randomized controlled studies suggest that patients with stage 4 and 5 chronic kidney disease (CKD) derive morbidity and mortality benefit from being followed up in multidisciplinary, allied health clinics. It remains unclear how these clinics should be structured in order to optimize an efficient use of resources. The objectives of this study are (i) to describe 'human' resource utilization in an established 'traditional' multidisciplinary CKD clinic and (ii) to optimize efficiency and accountability of this multidisciplinary CKD clinic while maintaining or improving delivered quality of care. METHODS: We conducted a prospective, cohort, intervention study in the multidisciplinary CKD clinics at a university-affiliated hospital in Winnipeg, Canada. There were 480 patients identified as requiring multidisciplinary care (68% male; 32% female; 64% Caucasian, 25% First Nations, 7% Asian; mean age 61), and the majority of these were in stages 4 and 5 CKD (80%). The aetiologies of CKD included diabetes (53%), hypertension (10%) and glomerulonephritis (GN) (19%). At baseline, process engineering analyses were conducted on resource use and workflows within the clinics. The intervention entailed clinic restructuring including changes to scheduling templates and documentation format as well as standardization of practitioner roles. Cross-sectional data to serve as surrogates for quality of care and efficiency were collected 1 year pre- and post-intervention. RESULTS: Optimization of clinic structure did not significantly change the cycle times among nurses, dieticians and pharmacists, but nephrologists' cycle time decreased from 13.8 min [interquartile range (IQR) 8-17] to 10.0 min (IQR 10-15) with P < 0.001. Patient throughput time decreased from 73 min (IQR 51-95) to 68.5 min (IQR 55-80). Compliance with established practice guidelines prior to clinic restructuring was 61% for BP (<130/80); 69% for haemoglobin (110-120 g/dL); 69% for ASA use; 63% for beta-blocker use; 43% for ACEi/ARB use; 64% for statin use, and did not change significantly post-intervention. CONCLUSIONS: Optimization of multidisciplinary CKD clinic structure using a standard process engineering methodology improves resource utilization while maintaining (without compromising) quality of care. The delivery of care is accomplished without the need for additional resources and with decreased reliance on physician input. The methodology proposes a useful algorithm for dynamic monitoring of quality metrics for clinical care linked directly to specific allied health inputs.
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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 | 0,059 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».