Clinical Engineering Review of Large Scale Laboratory Automation in Two Healthcare Settings. Case of NHS Tayside, Dundee, Scotland & Niagara Health, Ontario Canada.
Notice bibliographique
Résumé
This comparative study examines approaches to large scale laboratory automation in two different healthcare organizations. It considers the acquisition, implementation and the use of the technology. The two organizations studied, NHS Tayside in Dundee, Scotland and Niagara Health in Niagara, Canada have similar population density, land area and healthcare systems. Each organization implemented laboratory automation systems at around the same time. The study examined laboratory configurations, processes, key performance indicators such as turnaround time, workflow and productivity and identified that the implementation of laboratory automation, together with the use of information technology enabled both laboratories improve their efficiencies. Our research identified key similarities and differences in the organizational approaches to laboratory automation; areas of mutual interest to both organisations were identified where continuing collaboration may be of value moving forward. This is enabled by comparison of key performance indicators, sharing best practices, and enhancing mutual learning.This research shows that both organizations managed to increase productivity and reduce turnaround time through introduction of automation. At the same time, NHS Tayside has taken advantage of technology to deliver additional benefit of increasing the effectiveness of laboratory services in patient care delivery by introducing new diagnostic pathways made possible by automation and associated information technology. Such approaches combined, with developments in the clinical applications of artificial intelligence, provide great future opportunity for Clinical Scientist and Clinical Engineers working together to transform the way modern clinical laboratory operate and impact positively on patient care and outcomes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».