Using Operational Analysis to Improve Access to Pulmonary Function Testing
Notice bibliographique
Résumé
Background. Timely pulmonary function testing is crucial to improving diagnosis and treatment of pulmonary diseases. Perceptions of poor access at an academic pulmonary function laboratory prompted analysis of system demand and capacity to identify factors contributing to poor access. Methods. Surveys and interviews identified stakeholder perspectives on operational processes and access challenges. Retrospective data on testing demand and resource capacity was analyzed to understand utilization of testing resources. Results. Qualitative analysis demonstrated that stakeholder groups had discrepant views on access and capacity in the laboratory. Mean daily resource utilization was 0.64 (SD 0.15), with monthly average utilization consistently less than 0.75. Reserved testing slots for subspecialty clinics were poorly utilized, leaving many testing slots unfilled. When subspecialty demand exceeded number of reserved slots, there was sufficient capacity in the pulmonary function schedule to accommodate added demand. Findings were shared with stakeholders and influenced scheduling process improvements. Conclusion. This study highlights the importance of operational data to identify causes of poor access, guide system decision-making, and determine effects of improvement initiatives in a variety of healthcare settings. Importantly, simple operational analysis can help to improve efficiency of health systems with little or no added financial investment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».