The impact of interruptions on physician workflow, productivity, and delivery of care.
Notice bibliographique
Résumé
201 Background: Physician interruptions during clinic and non-clinic hours can lead to medical errors, provider fatigue, prolonged clinic times, reduced academic output and poor job satisfaction. Repetitive interruptions can hamper the ability of physicians to deliver high quality patient-centered care. This study aims to evaluate the type, frequency, duration and self-reported physician response interruptions physicians experience in clinic. Methods: A work observation study was conducted at the Odette Cancer Centre, Sunnybrook Health Sciences Centre in Toronto, Canada. In-clinic data were collected from September 22 to October 6, 2016 using time-motion analyses by shadowing multiple oncologists in clinic. Interruption data were collected and categorized as follows: type of interruption, length of interruption, reason for interruption and role of interrupter. Physicians were asked to record and track themselves regarding interruptions they experienced during non-clinic hours using the same criteria. Results: Over a 2-week period, 5 medical oncology clinics (median 4 hours (hrs) per clinic), were observed and tracked. The clinic physicians averaged 22 interruptions per block, equating to 6 interruptions/hr (one interruption every 10 minutes (mins)). Over the 5 sessions, 112 data points were collected totaling over 1 hr 48 mins of interrupted time. Interruptions averaged 80 seconds (range of 4 to 517) in length with a positive skewed distribution. This calculates to approximately 30 mins of cumulative interrupted time per clinic session. Most interruptions were under 4 mins in length (4.1 at 95th percentile). The type of interruption varied but was most commonly in-person (67), email (24) and text message (10). Conclusions: Interruptions account for approximately 30 mins of physician time during a 4-hour clinic. An assessment of the type and frequency of requests proved highly variable, creating inconsistent ways messages are delivered to physicians. Interruptions potentially impact on patient care and disrupt the workflow of the clinic. These data provide future directions for exploring efficient clinic workflows and establishing standardized means of communicating with physicians during clinic hours.
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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 | 0,022 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».