Patient identification and tracking for chemotherapy delivery: Use of RFID or barcode technologies for automated self check-in.
Notice bibliographique
Résumé
316 Background: The Odette Cancer Centre (OCC) is the sixth largest cancer institution in North America and manages over 24,000 chemotherapy patient visits/year. We initiated an automated kiosk system whereby patients can “actively” self-check-in to the chemotherapy unit as part of a quality initiative to improve one of the most complex processes in patient care. Methods: From January-May 2012, consecutive patients receiving >2 cycles of chemotherapy were randomly assigned to either radio-frequency identification (RFID) or barcode technologies to facilitate self check-in and time-in-motion studies. In parallel, the former manual check-in system (with OCC staff) continued. The primary outcome was the proportion of patients with more 3 or more scheduled appointments who used the self-check system at least 2 times. Patient satisfaction was attained with baseline and post-study surveys. Results: The study accrued 81 patients (43 patients using RFID and 38 patients using barcodes). Mean age was 59 (20-81 years). Of 48 patients who completed baseline surveys, most had regular access to a computer (87.5%) and used the internet at least >1 hour/day (50%). However, 21% at baseline felt a person-to-person check-in was preferable to an automated option. With implementation of the study, 24 of 81 patients (29%) have used the kiosk only once. Of individuals with multiple scheduled appointments (at least 3), 50% assigned to the RFID group and 52.6% assigned to the barcode group used the kiosk at least 2 times (p=0.827; Fisher’s exact). In follow-up, 96.7% of patients agreed or strongly agreed that the kiosks were easy to use although only one-third (33.3%) of patients felt the new system improved the efficiency of care. Conclusions: An automated check-in process is feasible for a diverse population of patients receiving chemotherapy. Multiple uses of the kiosk technology suggest appropriate uptake and retention of the technology. Continued use of the system was not different between RFID and barcode technologies. Patient satisfaction was high despite the lack of improvement in efficiency. The next phase will incorporate patient tracking and real-time status updates to address these concerns.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».