Improving Emergency Department flow through optimized bed utilization
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, patient volumes in the emergency department (ED) have grown disproportionately compared to the increase in staffing and resources at the Toronto Western Hospital, an academic tertiary care centre in Toronto, Canada. The resultant congestion has spilled over to the ED waiting room, where medically undifferentiated and potentially unstable patients must wait until a bed becomes available. The aim of this quality improvement project was to decrease the 90th percentile of wait time between triage and bed assignment (time-to-bed) by half, from 120 to 60 minutes, for our highest acuity patients. We engaged key stakeholders to identify barriers and potential strategies to achieve optimal flow of patients into the ED. We first identified multiple flow-interrupting challenges, including operational bottlenecks and cultural issues. We then generated change ideas to address two main underlying causes of ED congestion: unnecessary patient utilization of ED beds and communication breakdown causing bed turnaround delays. We subsequently performed seven tests of change through sequential plan-do-study-act (PDSA) cycles. The most significant gains were made by improving communication strategies: small gains were achieved through the optimization of in-house digital information management systems, while significant improvements were achieved through the implementation of a low-tech direct contact mechanism (a two-way radio or walkie-talkie). In the post-intervention phase, time-to-bed for the 90th percentile of high-acuity patients decreased from 120 minutes to 66 minutes, with special cause variation showing a significant shift in the weekly measurements.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».