Patient management for cochlear implant recipients in audiology departments: A practice review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine and evaluate the time clinics needed to complete the sub-processes involved in the first-fitting and follow-up fitting of people with a cochlear implant. METHODS: Eight HEARRING clinics completed a questionnaire recording how long it took to complete the sub-processes involved in first-fitting and follow-up fitting cochlear implant recipients. The mean times of clinics and procedures were then compared. RESULTS: Questionnaires on 77 patients were completed. Clinics varied widely on time spent on each sub-process in both first- and follow-up fittings. Total first-fitting times were similar across clinics. Follow-up fitting times varied more across clinics although this may have been due to differences in questionnaire interpretation. DISCUSSION: If a patient management plan can help increasingly busy cochlear implant clinics provide high-quality care more efficiently, essential first steps are determining which procedures are generally performed and how long their performance takes. Until reliable data are gathered, constructing a patient management plan or reaping the potential benefits of its use will remain elusive; clinics will have to find what solutions they can to meet rising workload demands. CONCLUSION: The variation in time spent on each sub-process may suggest that some clinics have more efficient workflow procedures. Compiling a best practice for each process could be instrumental in creating a professional process management plan that would increase efficiency without sacrificing quality of care.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».