Improving flow in the OR
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to increase efficiency in ORs without affecting quality of care by improving the workflow processes. Administrative processes independent of the surgical act can be challenging and may lead to clinical impacts such as increasing delays. The authors hypothesized that a Lean project could improve efficiency of surgical processes by reducing the length of stays in the recovery ward. Design/methodology/approach Two similar Lean projects were performed in the surgery departments of two hospitals of the Centre Hospitalier Universitaire de Québec: Hôtel Dieu de Quebec (HDQ) and Hôpital de l'Enfant Jesus (HEJ). The HDQ project designed around a Define, Measure, Analyse, Improve and Control process revision and a Kaizen workshop focused on patients who were hospitalized in a specific care unit after surgery and the HEJ project targeted patients in a post-operative ambulatory context. The recovery ward output delay was measured retrospectively before and after project. Findings For the HDQ Lean project, wasted time in the recovery ward was reduced by 62 minutes (68 percent reduction) between the two groups. The authors also observed an increase of about 25 percent of all admissions made in the daytime after the project compared to the time period before the project. For the HEJ Lean project, time passed in the recovery ward was reduced by 6 min (29 percent reduction). Originality/value These projects produced an improvement in the flow of the OR without targeting clinical practices in the OR itself. They demonstrated that change in administrative processes can have a great impact on the flow of clinical pathways and highlight the need for comprehensive and precise monitoring of every step of the elective surgery patient trajectory.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».