A Patient Flow Analysis: Identification of Process Inefficiencies and Workflow Metrics at an Ambulatory Endoscopy Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background. The increasing demand for endoscopic procedures coincides with the paradigm shift in health care delivery that emphasizes efficient use of existing resources. However, there is limited literature on the range of endoscopy unit efficiencies. Methods. A time and motion analysis of patient flow through the Hotel-Dieu Hospital (Kingston, Ontario) endoscopy unit was followed by qualitative interviews. Procedures were directly observed in three segments: individual endoscopy room use, preprocedure/recovery room, and overall endoscopy unit utilization. Results. Data were collected for 137 procedures in the endoscopy room, 139 procedures in the preprocedure room, and 143 procedures for overall room utilization. The mean duration spent in the endoscopy room was 31.47 min for an esophagogastroduodenoscopy, 52.93 min for a colonoscopy, 30.47 min for a flexible sigmoidoscopy, and 66.88 min for a double procedure. The procedure itself accounted for 8.11 min, 34.24 min, 9.02 min, and 39.13 min for the above procedures, respectively. The focused interviews identified the scheduling template as a major area of operational inefficiency. Conclusions. Despite reasonable procedure times for all except colonoscopies, the endoscopy room durations exceed the allocated times, reflecting the impact of non-procedure-related factors and the need for a revised scheduling template. Endoscopy units have unique operational characteristics and identification of process inefficiencies can lead to targeted quality improvement initiatives.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».