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Enregistrement W2638159133 · doi:10.1136/bmjquality.u212356.w7916

Reducing patient waiting time and length of stay in an Acute Care Pediatric Emergency Department

2017· article· en· W2638159133 sur OpenAlexaboutno aff
Milfi Al-Onazi, Ahmed Al Hajri, Angela Caswell, Maria Leizl Hugo Villanueva, Zuhair Mohammed, Vania Esteves, Faith Vabasa, Khaled Al–Surimi

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality Improvement Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercrowdingTriageMedicinePDCAEmergency departmentMedical emergencyQuality managementEmergency medicineHealth careOperations managementNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolonged waiting times and length of stay in Pediatric Emergency Department, are the two of the most challenging patient and clinical outcomes of healthcare institution. These emerged due to various reasons, namely: the use of triaging process and patient flow criteria that eventually lead to bottlenecks and overcrowding in the ED. After realizing the root causes of the prolonged waiting times and length of stay, the KASCH ED instigated a team to study the factors and thereby arrive at a considerable conclusion that will result in an improvement. The quality improvement project was initiated and steps were undertaken to improve the flow, reduce the waiting times, and reduce the overcrowding in Pediatric Emergency Acute Care Unit. The primary cause identified was inadequate team awareness and lack of the ED process flow, thus creating confusion as to where the type of patients based on the triage level will be assessed, managed and treated. Using the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) as guide in triaging patients, a theory called Pediatric Rapid Assessment and Management (PRAM) was introduced in the Acute Care Unit. This certain model is basically aimed to rapidly assess and managed the patients who were triaged as Level III and Level IV within a period of 30 minutes. Several PDSA cycles were tested and implemented in order to assure that the process fit the criteria and the process flow will be improved. Following the completion of each cycle, significant improvements were noted, such as patients being assessed in Initial Assessment Room on average time less than the target of 15 minutes. In like manner, patients' length of stay on average less than 15 minutes in PRAM bed. The total time for assessment and plan of management is with a target time of less than 30 minutes. The team continuously drive th process and monitored the key performance indicators of the PRAM during the study period and subsequent improvement strategies were likewise implemented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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