Standardized Reporting System Use During Handoffs Reduces Patient Length of Stay in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department (ED) shift handoffs are potential sources of delay in care. We aimed to determine the impact that using standardized reporting tool and process may have on throughput metrics for patients undergoing a transition of care at shift change. METHODS: We performed a prospective, pre- and post-intervention quality improvement study from September 1 to November 30, 2015. A handoff procedure intervention, including a mandatory workshop and personnel training on a standard reporting system template, was implemented. The primary endpoint was patient length of stay (LOS). A comparative analysis of differences between patient LOS and various handoff communication methods were assessed pre- and post-intervention. Communication methods were entered a multivariable logistic regression model independently as risk factors for patient LOS. RESULTS: The final analysis included 1,006 patients, with 327 comprising the pre-intervention and 679 comprising the post-intervention populations. Bedside rounding occurred 45% of the time without a standard reporting during pre-intervention and increased to 85% of the time with the use of a standard reporting system in the post-intervention period (P < 0.001). Provider time (provider-initiated care to patient care completed) in the pre-intervention period averaged 297 min, but decreased to 265 min in the post-intervention period (P < 0.001). After adjusting for other communication methods, the use of a standard reporting system during handoff was associated with shortened ED LOS (OR = 0.60, 95% CI 0.40 - 0.90, P < 0.05). CONCLUSIONS: Standard reporting system use during emergency physician handoffs at shift change improves ED throughput efficiency and is associated with shorter ED LOS.
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 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 | 0,024 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».