Reducing Patient No-Shows: An Initiative at an Integrated Care Teaching Health Center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient no-shows impede the effectiveness and efficiency of health care services delivery. OBJECTIVE: To evaluate a 2-phase intervention to reduce no-show rates at an integrated care community health center that incorporates a teaching program for osteopathic family medicine residents. METHODS: The Elmont Teaching Health Center (ETHC) is 1 of 5 community-based health centers comprising the Long Island Federally Qualified Health Centers. In August 2015, the ETHC implemented a centerwide No-Show Rates Reduction Initiative divided into an assessment phase and implementation phase. The assessment phase identified reasons most frequently cited by patients for no-shows at the ETHC. The implementation phase, initiated in mid-September, addressed these reasons by focusing on reminder call verification, patient education, personal responses to patient calls, institutional awareness, and integration with multiple departments. To assess the initiative, monthly no-show rates were compared by quarter for 2015 and against rates for the previous year. RESULTS: We recorded 27,826 appointments with 6147 no-shows in 2014 and 31,696 appointments with 5690 no-shows in 2015. No-show rates in the first 3 quarters of 2015 (range, 18.2%-20.0%) were slightly lower than the rates in 2014 (20.1%-23.4%) and then changed by an increasingly wide margin in the last quarter of 2015 (15.3%), leading to a significant year (2014, 2015) by quarter (Q1, Q2, Q3, Q4) interaction (P=.004). Also, the change observed in Q4 in 2015 differed significantly from Q1 (P=.017), Q2 (P=.004), and Q3 (P=.027) in 2015, while Q1, Q2, and Q3 in 2015 did not significantly differ from one another. CONCLUSION: No-show rates were successfully reduced after a 2-phase intervention was implemented at 1 health center within a larger health care organization. Future directions include dismantling the individual components of the intervention, evaluating the role of patient volumes in no-show rates, assessing patient outcomes (eg, costs, health) in integrative care settings that treat underserved populations, and evaluating family medicine residents' training on continuity of care and no-show rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».