Improving logistics processes of surgical instruments: case of RFID technology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Since mid-2000s, hospitals have begun implementing radio-frequency identification (RFID) technology in order to improve their operations. The purpose of this paper is to explore the potential of RFID technology in improving the traceability of surgical instruments in a hospital environment. Design/methodology/approach A case study is conducted at a teaching hospital in Montreal, Canada. Business process reengineering approach and simulation techniques are used to assess the realistic potential of the RFID technology. The application of different scenarios and how they influence the efficiency of process flow between the central sterilization department and operating rooms of the hospital is investigated. Findings Research outcomes demonstrated how tagging individual instruments or their sets lead to reduction of the time spent in re-processing the soiled instrument as well as the reduction of costs related to staff. Furthermore, specific key performance indicators are identified and eventual issues related to implementation of the re-designed processes are discussed. Originality/value Implementing RFID-enabled solutions in hospital context is still an emerging phenomenon that involves various stakeholders in a change management project. While implementing RFID technology can benefit hospitals by improving business processes and workflows, the adoption is still slow, especially for managing surgical instruments. It is, hence, crucial to compare the advantages and drawbacks of RFID-enabled surgical instruments solutions with other well-established traceability technologies such as barcoding.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».