Use of performance data to drive process change and improve patient wait time for chemotherapy treatment.
Notice bibliographique
Résumé
223 Background: The Odette Cancer Centre (OCC) manages more than 24,000 chemotherapy visits annually. The delivery process is complex and patients have significant wait times for treatment. The OCC was faced with improving this process with no data infrastructure to support continuous quality improvement. Methods: An electronic scheduling manager, Chemotherapy Appointment Reservation Manager (CHARM) was designed that includes workflow communication between pharmacy and nursing. A multidisciplinary team created a value stream map of the process. Rate limiting steps and key milestones in the delivery process were identified. CHARM timestamps stages in the chemotherapy process, from nurse approval to pharmacy verification, medication processing and medications received on the chemotherapy unit. Extracted data was used to create a weekly report to monitor key performance indicators (KPIs). Results: An analysis of six months of data led to the establishment of KPIs and targets. Our baseline targets were established as pharmacy turnaround time (AR) < 1 hour, pharmacy verification (HP)< 13 minutes, medication processing (PR) <45 minutes and chemotherapy ready (CR) +/- 30 minutes of the patient appointment time. Since April 2012, KPIs have been reported. Over a four month period (81 clinic days and 5,920 appointments) the median AR time was 1:02 (hh:min), HP was 00:12 and PR was 00:43. The KPI targets were met AR 46%, HP 52% and PR 51% and CR 29% of the time. The data infrastructure now drives the quality improvement initiatives. An early strategy implemented queuing theory, to process orders by appointment rather than approval time, resulting in no change in median AR time, but a decrease of seven minutes AR range. Conclusions: Quality improvement is hinged on measurement and evaluation. The OCC has successfully implemented a continuous quality improvement data infrastructure that monitors quality of ambulatory chemotherapy delivery. These data describe pharmacy and nursing processes. Further work to improve the delivery process and data infrastrucutre is ongoing.
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 | 0,015 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».