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Enregistrement W2727011694 · doi:10.18192/uojm.v7i1.2003

Continuous Quality Improvement in Orthopaedic Surgery: Improving Patient Experience, Safety and Outcomes

2017· article· en· W2727011694 sur OpenAlexaffvenueabout
Kathleen Gartke, Darren M. Roffey, Johanna Dobransky, Frank Devine, Sean Denroche, Stephen Kingwell, Stéphane Poitras, Paul E. Beaulé

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careQuality managementQuality (philosophy)Process managementTransparency (behavior)Patient safetyPatient satisfactionOperations managementMedicineNursingMedical emergencyBusinessComputer scienceManagement systemEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the demand for accountability and transparency surrounding the supply of increasingly expensive medical services grows, health- care providers have put continuous quality improvement (CQI) programs in place to optimize care and improve efficiencies. CQI pro- grams that rigorously evaluate healthcare services can lead to informed decisions about the direction of planned improvements through evolving knowledge translation. Successful end products may include better patient satisfaction, improved patient-reported outcomes, highly-efficient care pathways, and overall cost-savings. There are numerous steps involved in implementing CQI programs that require collaboration and cooperation from physicians, allied health care workers, support staff and hospital management in order to achieve desirable goals. The Division of Orthopaedic Surgery at The Ottawa Hospital (TOH) has initiated a CQI program which is designed as a classic Donabedian Construct with a triple aim framework of: 1. improving care, 2. improving patient experience, and 3. lowering cost. The development of our electronic CQI database will be a key component in the 5-year (2015-2020) Strategic Plan for the Division, and is in keeping with the goal of TOH becoming a top 10% performer in quality and safety of patient care in North America. The aim of this paper is to outline our compliance with the ongoing activities required to meet clearly delineated quality metrics, and the development of the many facets of our CQI program. RÉSUMÉ En réponse à la demande croissante de transparence et de responsabilité concernant les services de santé dispendieux, les fournis- seurs de soins de santé ont mis sur pied des programmes d’amélioration continue de la qualité (ACQ) pour optimiser les soins et l’efficience. Les programmes d’ACQ qui évaluent rigoureusement les services de santé permettent des décisions plus éclairées quant aux améliorations à apporter, grâce au transfert de connaissances. Parmi les résultats positifs de ces programmes, on peut compter une plus grande satisfaction et une amélioration des résultats rapportés par les patients, des plans d’intervention particulièrement efficients, et une réduction des coûts. De nombreuses étapes dans la mise en place des programmes d’ACQ nécessitent une collabora- tion entre les médecins, le personnel de soutien, les gestionnaires de l’hôpital et les autres professionnels de la santé afin d’atteindre les objectifs désirés. La Division de chirurgie orthopédique de l’Hôpital d’Ottawa a lancé un programme d’ACQ conçu selon le modèle classique Donabedian, qui poursuit un triple objectif : 1. améliorer les soins, 2. améliorer l’expérience des patients, et 3. minimiser les coûts. La création d’une base de données électronique pour l’ACQ sera une composante clé du plan stratégique de 5 ans (2015-2020) de la Division, et se conforme à l’objectif de l’Hôpital d’Ottawa de devenir l’un des plus performants en Amérique du Nord, sur le plan de la qualité et de la sécurité des soins aux patients. Le but de cet article est de décrire brièvement le développement de nombreuses facettes de notre programme d’ACQ, et notre conformité aux normes de la qualité.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,308 · 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.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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