Establishing a tele-clinic service for kidney transplant recipients through a patient-codesigned quality improvement project
Notice bibliographique
Résumé
Kidney transplant patients in our regional centre travel long distances to attend routine hospital follow-up appointments. Patients incur travel costs and productivity losses as well as adverse environmental impacts. A significant proportion of these patients, who may not require physical examination, could potentially be managed through telephone consultations (tele-clinic). We adopted a Quality Improvement approach with iterative Plan–Do–Study–Act (PDSA) cycles to test the introduction of a tele-clinic service. We codesigned the service with patients and developed a prototype delivery model that we then tested over two PDSA improvement ramps containing multiple PDSA cycles to embed the model into routine service delivery. Nineteen tele-clinics were held involving 168 kidney transplant patients (202 tele-consultations). 2.9% of tele-clinic patients did not attend compared with 6.9% for face-to-face appointments. Improving both blood test quality and availability for the tele-clinic was a major focus of activity during the project. Blood test quality for tele-clinics improved from 25% to 90.9%. 97.9% of survey respondents were satisfied overall with their tele-clinic, and 96.9% of the patients would recommend this to other patients. The tele-clinic saved 3527 miles of motorised travel in total. This equates to a saving of 1035 kgCO2. There were no unplanned admissions within 30 days of the tele-clinic appointment. The service provided an immediate saving of £6060 for commissioners due to reduced tele-clinic tariff negotiated locally (£30 less than face-to-face tariff). The project has shown that tele-clinics for kidney transplant patients are deliverable and well received by patients with a positive environmental impact and modest financial savings. It has the potential to be rolled out to other renal centres if a national tele-clinic tariff can be negotiated, and an integrated, appropriately reimbursed community phlebotomy system can be developed to facilitate remote monitoring of patients.
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 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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».