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Enregistrement W2151611977 · doi:10.5812/atr.10473

Queuing Theory to Decrease Waiting Times in Emergency Department

2014· article· en· W2151611977 sur OpenAlexaboutno aff
Miguel Cantero, Maximino Redondo

Notice bibliographique

RevueArchives of Trauma Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingEmergency departmentTriageQueueing theoryCrowdingProductivityOperations managementToyota Production SystemMedical emergencyMedicineOperations researchTheory of constraintsBusinessComputer scienceNursingLean manufacturingPsychologyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, Regarding the article: Application of queuing theory to decrease waiting times in emergency department: Does it make sense? published in Archives of Trauma Research (1), I would like to make some comments. Although results of the study by Alavi-Moghaddam et al. using queuing theory are particularly interesting to analyze the impact of a new strategy to reduce waiting times before implementing it, all the proposals offered an increase of resources or staff: adding one or more senior emergency residents on each shift, adding one more bed to intensive care unit, adding another clerk to take electrocardiograms in ED, and expanding the laboratory staff and specialist consultants by 50%. It has been argued that adding resources is not simply sufficient to fix the flow problems in ED (2). Although there are a variety of medical, social, financial and other external causes for crowding, the internal organization of ED is often a source of inefficiencies. Dr. Ng et al. in an ED from Ontario (3), attempted various solutions to improve waiting times. They increased the number of triage nurses and stations, added medical directives, increased physician staffing, hired a nurse practitioner and opened a fast track area. Despite increasing resources and staffing, there was little appreciable impact on overall waiting times; therefore they tried another way to improve ED efficiency. They applied philosophies and tools from the Toyota Production System (Lean thinking) to improve productivity and reduce waiting times. By eliminating waste from their internal ED processes, improving workplace organization, focusing on reducing interruptions and internal waits, and continuously refining improvements, waiting times, length of stay, and patient satisfaction improved with no additional staff or beds. The goal of Lean is to refine production in such a way that work flows smoothly from one step to the next with no wasted time, effort, or resources. The essential elements of each step are identified. Any step that does not add value to the product is considered waste or muda. The process is then reorganized to eliminate any muda. The new process is then standardized, mistake-proofed, and implemented, a process of continual, incremental improvement called Kaizen in Japanese. R. Holden critically reviewed 18 articles describing the implementation of Lean in 15 ED in the United States, Australia and Canada (4). The review revealed numerous ED process changes, often involving separate patient streams, structural changes such as new technologies, communication systems, staffing changes, and the reorganization of physical space. Patient care usually improved after implementation of Lean, with decreases in the length of stay, waiting times, and proportion of patients leaving the ED without being noticed. Success factors included employee involvement, management support, and preparedness for change. However, Lean is not a panacea, but rather a tool that may or may not succeed, according to the efforts surrounding its use. Dickinson et al. showed the first case series with negative results in a hospital that had attempted to implement Lean (5). What was common across the successful EDs was the strict adherence to Lean principles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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