“Working Against Gravity”: The Uphill Task of Overcapacity Management
Notice bibliographique
Résumé
While most health systems have implemented interventions to manage situations in which patient demand exceeds capacity, little is known about the long-term sustainability or effectiveness of such interventions. A large multi-jurisdictional study on patient flow in Western Canada provided the opportunity to explore experiences with overcapacity management strategies across 10 diverse health regions. Four categories of interventions were employed by all or most regions: overcapacity protocols, alternative locations for emergency patients, locations for discharge-ready inpatients, and meetings to guide redistribution of patients. Two mechanisms undergirded successful interventions: providing a capacity buffer and promoting action by inpatient units by increasing staff accountability and/or solidarity. Participants reported that interventions demanded significant time and resources and the ongoing active involvement of middle and senior management. Furthermore, although most participants characterized overcapacity management practices as effective, this effectiveness was almost universally experienced as temporary. Many regions described a context of chronic overcapacity, which persisted despite continued intervention. Processes designed to manage short-term surges in demand cannot rectify a long-term mismatch between capacity and demand; solutions at the level of system redesign are needed.
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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 | 0,028 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,034 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».