The use of technology to improve the delivery process of ambulatory chemotherapy at the Odette Cancer Centre (OCC).
Notice bibliographique
Résumé
290 Background: The OCC manages over 24,000 chemotherapy patient visits/year. Over time the number of patients, complexity of treatment and staffing requirements increase. Barriers to efficient delivery of chemotherapy include: same day (as clinic visit) treatment, missing MD orders, manual appointment scheduling and poor communication between chemo nurses and pharmacists during drug preparation. These issues were addressed by (1) non-same day chemotherapy, (2) MD orders expected day prior to treatment, (3) development of two web-based tools for chemotherapy scheduling and communication. Methods: Two independent process reviews were undertaken confirming system inefficiencies. The move to non-same day chemotherapy was implemented. An electronic Chemotherapy Appointment Reservation Manager (CHARM) was developed and linked to the computerized physician order entry (CPOE) system, and reminders were sent to MDs with outstanding orders 72, 48, and 24 hours pre-chemotherapy. The tool was developed to facilitate staff communication during chemotherapy preparation. Data relating to each process improvement was collected pre- and post-implementation. Results: Over 300 of the more than 400 chemotherapy regimens were reviewed for nurse assessment, medication preparation, and in-chair infusion times, with the results used to build the algorithms for CHARM. With the move to non-same day chemotherapy over 80% of patients are treated on a non-clinic day compared with 40% pre-implementation. With CHARM the average number of patients booked/day went from 68 to 100, a 47% increase. Currently, 90% of physician orders are entered by 2pm the day before treatment. Use of the communication tool resulted in an 89% reduction in phone calls between the nurses and pharmacy. 36% of patients started treatment +/- 30 min of scheduled time in both time peroids. Conclusions: OCC introduced several innovative approaches to improving the safe delivery of chemotherapy to cancer patients. Patient volumes have increased while communication around care delivery has improved. The approach allows ongoing research and development to improve workflow and communication.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».