The development of a volunteer resource manual in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Background & Purpose Satisfaction plays a pivotal role in patients’ overall perception about their health care experience (Ontario Hospital Association, 2010/2011). Patient satisfaction within the Emergency Department (ED) is largely dependent on wait times, awareness regarding wait times, and communication from ED staff (Ontario Hospital Association, 2010/2011). Unfortunately, ED wait times are lengthy and staff are challenged with meeting the communication needs of the patients (Ontario Hospital Association, 2010/2011). The current literature has revealed that volunteer programs in waiting rooms have demonstrated insurmountable improvements in patient satisfaction (Lorhan, van der Westhuizen, & Gossman, 2015; Stone & Lammers, 2012). However, a volunteer program in the HSC ED waiting room is yet to exist due to limited training for the volunteers. Therefore the development of a volunteer resource manual that can be utilized in the training of volunteers in the ED waiting room is a strategy to address this issue. Methods 1.Literature review 2. Consultations with key informants 3. Environmental scan Results & Next Steps The results of the literature review and consultations reiterated the importance of establishing a volunteer program within the HSC ED waiting room to improve patient satisfaction. A needs-based resource manual was developed for the volunteers to utilize during their volunteer experience in the ED waiting room. Future goals include the implementation of a volunteer program within the HSC ED waiting room.
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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 | 0,021 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».