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Enregistrement W2346734629 · doi:10.1080/10686967.2016.11918468

Using Six Sigma, Lean, and Simulation to Improve the Phlebotomy Process

2016· article· en· W2346734629 sur OpenAlex
Yunqu Huang, Kenneth J. Klassen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueQuality Management Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhlebotomySix SigmaProcess (computing)Quality managementLean Six SigmaOperations managementLean manufacturingProcess managementMedicineComputer scienceEngineeringManagement systemSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six Sigma, lean, and simulation modeling are all popular methodologies, but they have rarely been used together in healthcare process improvement. This study explores how the three can be integrated together, using a process improvement effort in a large hospital to demonstrate the methodology. The system under study is the phlebotomy process in the emergency department of the St. Catharines Site of the Niagara Health System. The process starts when an order for a blood test is placed, and ends when the specimen arrives at the lab. Research outputs occur at three levels of detail. A structured framework integrating the three research methodologies is developed, which may benefit a variety of future hospital process improvement efforts, and could inform quality improvement efforts in other industries (this is the primary generalizable output from this study). In addition, insights are gained into the phlebotomy process—aspects that may benefit phlebotomy improvement efforts in other hospitals. Also, suggestions are made to reduce the flow time (by an average of seven minutes) of the process at the St. Catharines Site.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,198
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle