P.017 Results of a Pilot feasibility study to develop reduce wait times strategy in the evaluation of children with new onset epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: The goal was to understand factors leading to prolonged wait times for neurological assessment of children with new onset seizures. A second objective was to develop an innovative approach to patient flow through and achieve a reduction in waiting times utilizing limited resources. Methods: Audit of the referrals, flow through, wait times Identification of bottlenecks Development of triaging strategy: Suspected Febrile seizures and non-epileptic events; Suspected benign and absence epilepsies; Suspected other Focal epilepsies, generalized epilepsies, epilepsy under 2 years Initiation of early telephone contact and support Development of a ketogenic diet Results: Using a triaging strategy and focusing on timely access to investigations, wait times for clinic evaluations were shortened despite larger numbers of referrals (mean wait time reductions from 179 to 91 days). Limiting factors such increase in referral numbers, attrition in support staff, interfered with sustainability of reduced wait times achieved in the initial phase of the program. Conclusions: This pilot study highlights the effectiveness of an innovative triaging strategy and improvements in patient flow through in achieving the goals of reduction in wait times for clinical evaluation and timely investigations to improve care for children with new onset seizures. Insights into limitations of such strategies and factors determining sustainability are discussed.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».