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Enregistrement W2246519406 · doi:10.5811/westjem.2014.11.24355

Comments on "Using Lean-Based Systems Engineering to Increase Capacity in the Emergency Department"

2015· letter· en· W2246519406 sur OpenAlexaffabout
Marian J. Vermeulen, Michael J. Schull

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Emergency Medicine · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentContext (archaeology)MedicineLean manufacturingPopulationIncentiveMedical emergencyOperations managementNursingEngineeringEnvironmental healthHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White BA, Chang Y, Grabowski B G. Using Lean-Based Systems Engineering to Increase Capacity in the Emergency Department. West J Emerg Med. 2014;15(7):770–776. To the editor: We read with interest the article by White et al., “Using Lean-Based Systems Engineering to Increase Capacity in the Emergency Department,” in which the authors conclude that Lean could improve emergency department (ED) throughput and capacity. A number of other studies have also suggested that Lean is beneficial in addressing the problem of ED wait times. As in White et al., the vast majority of these studies have been conducted in single centers and/or as before-after evaluations.1–6 Moreover, publication bias likely also plays a role in the consistency of these findings since positive evaluations are more likely to be published.7 Although White et al. compared changes in ED length of stay with a concurrent population in their own center, it is not possible to generalize beyond this particular ED. We recently published a large multi-center controlled study of Lean in Ontario, Canada, (http://www.annemergmed.com/article/S0196-0644%2814%2900516-2/fulltext) and found that while there were reductions in ED length of stay among the 36 hospitals that participated in the Lean program, similar reductions were observed among the 63 matched control hospitals over the same period. In our study, context was also important. Because Lean was part of a broader ED wait time strategy, including wait time targets, public reporting, and targeted financial incentives, it was clear that a wide array of incentives had an effect on wait times in all EDs across the region. Our conclusion is that single-center and before-after studies do not provide rigorous or generalizable evidence that Lean is effective in reducing ED length of stay. Decisions to implement should be based on solid evidence, since Lean initiatives typically require the engagement of external consultants and/or the dedication of significant internal resources for their development and implementation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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