Abstract 378: Using Lean Methodology to Reduce Variation in Care of Acute Coronary Syndrome Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Regional variation in the utilization of health services is a well-documented phenomenon in health care with numerous studies reporting substantial and unexplained variations in coronary revascularization. In the Canadian province of British Columbia (BC), five cardiac centers provide coronary revascularization services. In 2011 Cardiac Services BC (CSBC) undertook a study that identified substantial regional variation in coronary revascularization that could not be explained by patient characteristics or risk factors. Following this initial project, CSBC launched an initiative to help better understand the regional variations and possibly devise and implement strategies to reduce them. To get a better understanding of the different processes of care/utilization, one of the approaches used is the application of Lean methodology to the care of acute coronary syndrome (ACS) patients. Methods: Lean methodology is being applied to the patient journey of ACS patients. At each revascularization center Value Steam Maps process maps (VSM) are being prepared through a series of meetings with support, frontline, administrative and clinical staff (see attached example). For each VSM the goal is to identify key decision points in the process of care for ACS patients and to drill down on (Root Cause Analysis) on the decision making environment and criteria used to determine the utilization of coronary revascularization services. Once VSM have been completed they will be compared across sites for similarities and differences. The differences in decision making will then be assessed to determine their effect on variation in utilization across the centers. Discussion: BC is attempting to reduce unexplained variation in coronary revascularization using the Lean methodology to take a systematic approach to the analysis of the process of ACS care across the province. The next step will be to determine to what extent it is possible to standardize decision making at the key decision points across the HAs. Standardization will be achieved through a mix of best practices, evidence and application of guidelines. While the undertaking is still in the early stages it is expected that it will lead to, at the very least, ACS patients receiving the same care regardless of where they receive their care in BC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».