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Enregistrement W2971984400

Clinical Engineering Review of Large Scale Laboratory Automation in Two Healthcare Settings. Case of NHS Tayside, Dundee, Scotland & Niagara Health, Ontario Canada.

2019· article· en· W2971984400 sur OpenAlexaboutno aff
Jean Ngoie, William A. Bartlett

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowAutomationTurnaround timeHealth careProductivityOperations managementEngineering managementEngineeringProcess managementKnowledge managementBusinessMedicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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