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Enregistrement W2620522366 · doi:10.14288/1.0347427

Structure, process and outcomes in emergency general surgery

2017· article· en· W2620522366 sur OpenAlexaboutno aff
Kristin DeGirolamo

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)MedicineMedical emergencyComputer scienceIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dedicated emergency general surgery (EGS) services have been established across North America as a means to bring focus and quality to a large, complex and vulnerable surgical population. The emergence of these services represents a great opportunity to understand and improve emergency surgical care. Methods: This research programs applies a health systems structure/process/outcomes framework to the study of EGS services in Canada: 1. OUTCOME: A systematic review of the effects of an EGS service on patient and non-patient related outcomes 2. STRUCTURE: A national cross sectional study of structure and case mix on 14 EGS services 3. PROCESS: Detailed process mapping of a complex EGS condition Results: 1. OUTCOMES: Studies found increased daytime and decreased after-hours operating, improved patient transit from ED to OR to home, and decreased length of stay after implementation of an EGS service. The overall trend was higher more diverse case volumes, which improved resident education. Lower complication rates were noticed in the appendicitis and cholecystitis groups. 2. STRUCTURE: Canadian EGS services demonstrated variability in service organization and access to operating rooms. However, a national cross sectional study of EGS patients revealed that all services see diverse case mix and high complexity, and routinely make complex judgments about operative and non-operative care. 3. PROCESS: The processes of care for small bowel obstruction (SBO) patients from the time of presentation to the time of follow-up were highly elaborate and variable in terms of duration. Data visualization strategies were used to identify substantial variability in terms of time to CT scan and time to OR. Conclusions: The EGS model has been implemented worldwide, and has demonstrated an improvement in timeliness of care, decreased administrative costs, and improved trainee learning. EGS services are well-established in Canada, and poised to identify new opportunities for improved patient care. Process mapping has been successfully integrated into surgical specialties and provides insight into potential areas of performance improvement in EGS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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