Optimizing patient scheduling for ambulatory chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
199 Background: The Odette Cancer Centre (OCC) manages more than 24,000 chemotherapy visits annually. The delivery process is complex and patients have significant wait times for treatment. The OCC was faced with improving this process with no data infrastructure to support continuous quality improvement. Methods: An electronic scheduling manager, Chemotherapy Appointment Reservation Manager (CHARM) was built in house to improve scheduling logic and optimize bed and chair utilization. The chemotherapy unit has recently undergone renovations to change the staff-to-patient ratio and chair distribution. At baseline, a nurse is assigned to 4 chairs in a “pod” without adjustment for patient and chemotherapy intensity variation. An interprofessional team participated in a Kaizen event to create a Value Stream Map of the scheduling process. Scheduling logic considerations were identified to better match nursing and chair resources to patient appointment times. An analysis was performed to evaluate the distribution of patients throughout the chemotherapy unit by time of day, and day of week to identify opportunities to align the schedule with nursing and pharmacy resources. Results: The mean number of patients seen per day was 85 with a range of 65 to 105. 80% of patients are scheduled before 11:30 (the unit operations 08:30 to 18:00). The mean number of patients assigned to a pod was 8 with a range of 3 to 15. Unit performance on days of >95 patients was observed to be poorest. Load levelling techniques were established to reduce the range of patients booked per day throughout the week. New considerations for scheduling are: maximum 12 patients per nurse per pod per day, maximum 3 new patients per nurse per pod per day, maximum 10 clinical trials per day, and maximum 50% of patients scheduled before 11:30 per day. Conclusions: Matching the patient schedule to the nursing and pharmacy resources of the unit is critical to efficient and safe chemotherapy delivery. A Plan-Do-Study-Act is scheduled for September 2013 to implement the scheduling changes and evaluate the impact of the new logic on unit operations. Further work to improve the delivery process and pharmacy medication processing is ongoing.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».