Improving Autopsy Report Turnaround Times by Implementing Lean Management Principles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The autopsy is an integral part of the service of a large academic pathology department. Timely reporting is central to providing good service and is beneficial for many stakeholders, including the families, the clinical team, the hospital, and the wider community. The current study aimed to improve hospital-consented autopsy reporting times (turnaround time, TAT) by using lean principles modified for a healthcare setting, with an aim of signing out 90% of autopsies in 90 days. An audit of current and historical TATs was performed, and a working group incorporating administrative, technical, and professional staff constructed a value stream map documenting the steps involved in constructing an autopsy report. Two areas of delay were noted: examination of the microscopy and time taken to sign-out the report after the weekly autopsy conference. Several measures were implemented to address these delays, including visual tracking using a whiteboard and individualized tracking sheets, weekly whiteboard huddles, and timelier scheduling of clinicopathologic conference rounds. All measures resulted in an improvement of TATs. In the 30 months prior to the institution of lean, 37% of autopsies (53/144) were signed out in 90 days, with a wide variation in reporting times. In the 30 months following the institution of lean, this improved to 74% (136/185) ( P < .0001, Fisher exact test), with a marked reduction in variability. Further, the time from autopsy to presentation at weekly clinicopathological rounds was also reduced (median: 73 days prior to lean; 63 days post-lean). The application of lean principles to autopsy sign-out workflow can significantly improve TATs and reduce variability, without changing staffing levels or significantly altering scheduling structure.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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