Implementing and evaluating the efficacy of an acute care urology model of care in a large community hospital
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We implemented an acute care urology (ACU) model at a large Canadian community hospital to determine the impacts on safe and timely care of patients with renal colic. The model includes a dedicated ACU surgeon, a clinic for emergency department (ED) referrals, and additional daytime operating room (OR) blocks for urgent cases. METHODS: We conducted a chart review of 579 patients presenting to the ED with renal colic. Data was collected before (pre-intervention, September to November 2015) and after (post-intervention, September to November 2016) implementation of the ACU model. Secondary methods of evaluation included surveying patients and 20 ED physicians to capture subjective feedback. RESULTS: Of the 579 patients presenting with renal colic,194 were diagnosed with an obstructing kidney stone and were referred to urology for outpatient care. The ED-to-clinic time was significantly lower for those in the ACU model (p<0.001). Furthermore, the ACU clinic resulted in significantly more patients being referred for outpatient care (p=0.0004). There was also higher likelihood that patients would successfully obtain an appointment post-referral (p=0.0242). The number of after-hours and weekend surgeries decreased significantly after dedicated ACU daytime OR blocks were added in September 2015 (p<0.0001). All surveyed patients rated the care as either "excellent" or "very good," and all physicians believed the ACU model has improved patient care. CONCLUSIONS: The ACU model has shown benefit in ensuring timely followup for ED patients, reducing use of after-hour OR time, and improving patient and physician satisfaction.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».