MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2590504398 · doi:10.1200/jco.2012.30.34_suppl.316

Patient identification and tracking for chemotherapy delivery: Use of RFID or barcode technologies for automated self check-in.

2012· article· en· W2590504398 sur OpenAlexaff
Matthew C. Cheung, Maureen Trudeau, Ben De Mendonca, Philomena Sousa, Simron Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTelecommunications and Broadcasting Technologies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractive kioskMedicineBarcodeChemotherapyIdentification (biology)Medical emergencyEmergency medicineInternal medicineWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetTelecommunications and Broadcasting TechnologiesTravaux en français237 207