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Enregistrement W2734339171 · doi:10.1186/s12913-017-2416-8

The three paradoxes of patient flow: an explanatory case study

2017· article· en· W2734339171 sur OpenAlexaffabout
Sara A. Kreindler

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursing researchHealth administrationHealth informaticsContext (archaeology)ContradictionAccountabilityHealth careWorkflowMedicinePublic relationsSociologyProcess managementOperations managementNursingBusinessPublic healthEconomicsPolitical scienceEpistemologyManagementLawEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health systems in many jurisdictions struggle to reduce Emergency Department congestion and improve patient flow across the continuum of care. Flow is often described as a systemic issue requiring a "system approach"; however, the implications of this idea remain poorly understood. Focusing on a Canadian regional health system whose flow problems have been particularly intractable, this study sought to determine what system-level flaws impede healthcare organizations from improving flow. METHODS: This study drew primarily on qualitative data from in-depth interviews with 62 senior, middle and departmental managers representing the Region, its programs and sites; quantitative analysis of key flow indicators (1999-2012) and review of ~700 documents furnished important context. Examination of the interview data revealed that the most striking feature of the dataset was contradiction; accordingly, a technique of dialectical analysis was developed to examine observed contradictions at successively deeper levels. RESULTS: Analysis uncovered three paradoxes: "Many Small Successes and One Big Failure" (initiatives improve parts of the system but fail to fix underlying system constraints); "Your Innovation Is My Aggravation" (local innovation clashes with regional integration); and most critically, "Your Order Is My Chaos" (rules that improve service organization for my patients create obstacles for yours). This last emerges when some entities (sites/hospitals) define their patients in terms of their location in the system, while others (regional programs) define them in terms of their needs/characteristics. As accountability for improving flow was distributed among groups that thus variously defined their patients, local efforts achieved little for the overall system, and often clashed with each other. These paradoxes are indicative of a fundamental antagonism between the system's parts and the whole. CONCLUSION: An accretion of flow initiatives in all parts of the system will never add up to a system approach, and may indeed perpetuate the paradoxes. What is needed is a coherent strategy of defining patient populations by needs, analyzing their entire trajectories of care, and developing consistent processes to better meet those needs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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