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Enregistrement W2883736903 · doi:10.1136/bmjoq-2017-000203

Optimising the mandatory reporting process for drivers admitted to an inpatient stroke rehabilitation unit

2018· article· en· W2883736903 sur OpenAlexafffundabout
Shannon L. MacDonald, PAMELA LAYA JOSEPH, Ida J Cavaliere, Mark Bayley, Alexander Lo

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation Institute
Mots-clésAuditRehabilitationMedical emergencyPsychological interventionUnit (ring theory)Health careWork (physics)MedicineStroke (engine)Operations managementNursingBusinessPsychologyPhysical therapyAccountingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ontario physicians are legally obligated to report patients who may be medically unfit to drive to the Ministry of Transportation of Ontario (MTO). Currently at Toronto Rehabilitation Institute (TRI), there are no standardised processes for MTO reporting, resulting in inconsistent communication regarding driving with patients and between healthcare providers, redundant assessments and ultimately reduced patient satisfaction. TRI received 10 patient complaints regarding the driving reporting process in the 5 years prior to this project and a large number of patients were not being reported appropriately. The project aim was to use Lean Methods to achieve 100% reporting and optimise communication and education of drivers admitted to a 23-bed inpatient stroke rehabilitation unit. Interventions included process mapping, identification of wasteful steps and implementation of a standard work. Chart audits before and after implementation were performed. Value stream process mapping identified inconsistent reporting procedures and lack of use of the government-issued driver reporting form. Following implementation of standard work processes, use of the MTO Medical Conditions Report Form increased from 0% to 100%. Indication of whether drivers were reported to the MTO in Physical Medicine & Rehabilitation consultation notes increased from 50% to 91%. Identifying reported drivers in the discharge summary, of which patients receive a copy at the time of discharge, increased from 0% to 90%. Physician satisfaction with the new standard work process was qualitatively assessed to be high, with no negative impacts reported. Lean methodology was effective for increasing the usage of the MTO Medical Conditions Report Form, documenting driver status in the initial Physical Medicine & Rehabilitation consultation and indicating MTO reporting status in the discharge summary. Communication between healthcare providers regarding patients' driving status has been successfully standardised, resulting in improved coordination of care and a reduction in patient complaints to zero in the 14 months since implementation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,426
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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