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Enregistrement W2740915630 · doi:10.1089/end.2017.0332

The “Acute” Stone Clinic Effect: Improving Healthcare Delivery by Reorganizing Clinical Resources

2017· article· en· W2740915630 sur OpenAlexaff
Mark Assmus, Shubha De, Trevor Schuler, Derek Bochinski, Timothy A. Wollin

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralCohortSurgeryEmergency medicineInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the time to specialist urologic consultation and definitive management after establishing a subspecialist administered acute stone clinic (ASC) for adults with symptomatic upper tract stones in a publically funded universal healthcare system. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed 337 adult referrals for stone management. Three distinct 9-week periods were assessed. Group 1 patients were seen/treated by their individual urologist before inception of a general urology emergency clinic (pre-EC). Group 2 patients were seen in a pooled EC and Group 3 patients were seen in the ASC. RESULTS: A total of 337 patients (75, pre-EC; 91, EC; 171, ASC) were reviewed. Mean time to consultation for pre-EC, EC, and ASC cohorts was 29, 7, and 7 days, respectively (p < 0.05), whereas loss to follow-up decreased from 13% to 5% (p < 0.05). On average, the number of patients seen per week increased from 9 to 20. Mean time to stone surgery from date of referral was 75 days pre-EC, 43 days EC, and 25 days ASC (p < 0.05). The percentage of patients undergoing surgery was between 59% and 63% per cohort; however, the number of patients increased from 5 to 11 per week. CONCLUSIONS: By reorganizing clinical resources, a dedicated ASC was able to increase patient capacity, reduce time to urologist consultation and reduce surgical wait times.

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)0,002
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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