Working toward benchmarks in orthopedic OR efficiency for joint replacement surgery in an academic centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The introduction of 4-joint operating rooms (ORs) to meet provincial wait time targets represented a major change in practice, providing an opportunity to optimize patient care within an OR time allotment of 8 hours. We reviewed our success rate completing 4 joint replacements within 8 hours and defined benchmarks for successful completion. METHODS: We reviewed the surgeries performed in the 4-joint ORs between May and October 2012. Using prospectively collected data from the Surgical Information Management System, each surgery time was divided into the following components: anesthesia preparation time (APT), surgical preparation time (SPT), procedure duration, anesthesia finishing time (AFT) and turnover time. We defined success as 4 joint replacements being completed within the allotted time. RESULTS: We reviewed 49 4-joint OR days for a total of 196 joint surgeries. Of the 49 days, 24 (49%) were successful. Only 2 surgeons had a success rate greater than 50%. Significant predictors of success were APT (odds ratio 1.09, 95% confidence interval [CI] 1.02-1.16), procedure duration (odds ratio 1.02, 95% CI 1.00-1.05) and AFT (odds ratio 1.19, 95% CI 1.06-1.34). We calculated probabilities for each component and derived benchmark times corresponding to the probability of 0.60. These benchmarks were APT of 9 min, SPT of 14 min, procedure duration of 68 min, AFT of 4 min and turnover of 15 min. CONCLUSION: We established benchmark times for the successful completion of 4 primary joint replacements within an 8-hour shift. Targeted interventions could maximize OR efficiency and enhance multidisciplinary care delivery.
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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 | 0,038 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».