566 Improving Bowel Preparation Quality for Inpatient Colonoscopies at a Tertiary Hospital
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adequate bowel preparation quality is required for appropriate mucosal visualization during colonoscopy. Several factors impede quality including patient, environmental and process factors. When colonoscopies demonstrate poor-quality preparation, it often delays further management and discharge for patients as they often need to return for a second procedure in order to get adequate visualization. This also results in increased costs to the healthcare system. Our aim was to identify the rate of poor-quality bowel preparation at our tertiary care hospital for inpatient colonoscopies and implement interventions to decrease this rate. METHODS: The study was conducted at University Hospital in London, Ontario from March 2018 - March 2019. In the first PDSA cycle we improved an existing order-set such that split- dose bowel preparation would more reliably be ordered and administered. Our second PDSA cycle focused on teaching junior residents how to order bowel preparation for inpatient colonoscopies. PDSA cycle three involved making bowel preparation quality assessment more objective. Lastly, PDSA cycle four wasaimed at improving patient education surrounding the importance of completing bowel preparation. RESULTS: Poor-quality bowel preparation in the six months prior to intervention was 14.0%. After intervention this came down to 8.0%. Similarly our process measure of patients receiving split-dose bowel preparation administration increased from 81.2% to 94.6% during this period. CONCLUSION: Several factors are involved with poor-quality bowel preparation for inpatient colonoscopies. Simple and sustainable interventions can be implemented to improve quality. We are continuing to identify new factors and interventions to further improve this metric.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».