Feasibility of Standardizing Pre-operative Assessment Clinics Across a Hospital System
Notice bibliographique
Résumé
Pre-operative assessments, which include patient history and physical examination, are fundamental in ensuring patient education about their procedure, and leads to successful post-operative outcomes. Within Niagara Health (NH), there are three main hospital sites where operations occur. Currently, there is inconsistency in the pre-operative assessments between sites for the same surgical procedures, demonstrated by variation in pre-operative assessment times, activities, and information given to patients. The aim of this project is to understand where standardization through quality improvement (QI) initiatives should begin within these pre-operative assessment clinics and determine the feasibility of standardization across varying hospital sites. To achieve this aim, Plan, Do, Study, Act (PDSA) cycles were conducted and involved structured observations at each site to gain a comprehensive understanding of pre-operative practices across sites. Root cause analysis found moderate correlation at two sites and strong correlation at one site between patient age and consult time. Affinity analysis determined that the most pragmatic and feasible area for improvement was through standardization of admission history forms. While the piloting of a new standardized form showed no significant increase in consult times, fundamental barriers such as nursing staff turnover, lack of familiarity with the new form, and concerns of comprehensiveness prevented the continuation of this new standardized form. Future attempts at standardization should begin with collaboration and co-design with pre-op clinic staff, followed by identification of elements of the complex adaptive system that can feasibly be standardized to reduce unnecessary variation while at the same time increasing buy-in for form use.
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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 | 0,101 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».