Délais dans l’octroi des congés en neuro-oncologie : utilisation d’une approche inspirée des méthodes Lean Six Sigma pour en déterminer les causes internes
Notice bibliographique
Résumé
La procédure de planification des congés a des répercussions sur les patients et leur famille, les fournisseurs de soins de santé et les organisations en général. Les délais dans l’octroi des congés peuvent amoindrir les résultats obtenus pour les patients, accroître la consommation des ressources et perturber de façon générale le roulement des patients dans le service. Un projet d’amélioration de la qualité faisant appel à une approche Lean Six Sigma a été mené pour déterminer les causes internes des délais, dans un service de neurochirurgie, dans l’octroi du congé aux patients ayant récemment reçu un diagnostic de gliome de haut grade (GHG). Ces causes tournaient autour du thème de la communication, les principaux sous-thèmes relevés étant les réunions d’étude de cas multidisciplinaires, les disparités dans les messages livrés aux patients et à leur famille, ainsi que les divergences d’opinions entre les membres de l’équipe, qui compromettent la clarté des plans. Les conclusions de ce projet pourraient aider à faire la promotion d’une communication plus efficace qui permettra un octroi de congé rapide et sûr aux patients soignés en neuro-oncologie.
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.
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 | 0,055 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».