Factors That Influence the Efficiency of an Endoscopy Unit: A Patient Flow Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With increasing demand for endoscopic procedures in the context of limited resources, it is imperative to identify factors that can be optimized to influence efficiency of the endoscopy unit. Methods: A prospective study from December 2013 to March 2014 was undertaken in the endoscopy unit at the Hotel-Dieu Hospital, Kingston, Ontario. Time elapsed for all components from patient registration to exit from the endoscopy unit was recorded. The data was collected in three components: individual endoscopy room utilization, pre-procedure room, and overall endoscopy unit room usage. Mean times were analyzed to identify if maximal time consumption was attributed to patient related, endoscopist related, equipment or process related causes. Results: Data were collected for 137 procedures in the endoscopy room, 139 procedures in the preprocedure room, and 143 procedures for overall room usage. The mean time for patient registration was 39.22 minutes ahead (95% CI: -44.76 to -33.68) of their scheduled starting time. The mean time spent in the pre-procedure room was 50.15 minutes (95% CI: 45.84 - 54.47). The mean time delay from the scheduled start time to the actual time the patient was transferred into the endoscopy room was 18.51 minutes (95% CI: 13.44 - 23.58). Whilst, the mean time delay between scheduled starting time to that of endoscopist arrival into the endoscopy suite was 27.05 minutes (95% CI: 20.93 - 33.18). Overall, the mean time spent by the patient in the endoscopy room was found to be 27.15 minutes (95% CI: 24.60 - 29.69) for an EGD, 57.95 minutes (95% CI: 50.38 - 65.53) for a colonoscopy, 71.29 minutes (95% CI: 49.36 - 93.22) for a double procedure, and 29.15 minutes (95% CI: 16.16 - 42.13) for a flexible sigmoidoscopy. The average room turnover time was found to be 7.42 minutes (95% CI: 6.85 - 8.00). Conclusion: There is limited literature on the range of efficiencies or validated methodology for evaluating the endoscopy unit. Nevertheless these findings are consistent with the recognition that individual units have unique operational characteristics and that identifying bottlenecks can lead to optimization of resources appropriately. The patient arrival to the endoscopy unit was ahead of their scheduled registration time. However their entry into the endoscopy suite was much delayed, independent of further delay contributed by endoscopist unavailability. This suggests that delays cannot be attributed to patient related causes and are either endoscopist or process related. Endoscopy efficiency to improve patient throughput is imperative for quality of care. Hence, the next phase underway entails staff interviews to further characterize the impediments and facilitate implementation of targeted quality improvement initiatives.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».