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Enregistrement W3043592225 · doi:10.1136/bmjoq-2020-000969

Optimising after-hours workflow of computed tomography orders in the emergency department

2020· article· en· W3043592225 sur OpenAlex
Rajesh Bhayana, Chenhan D Wang, Ravi Menezes, Eric Bartlett, Joseph Choi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentWorkflowTurnaround timeRadiologyConcordanceEmergency medicineMedical emergencyNursingOperations managementInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ordering and protocolling CT scans after-hours from the emergency department (ED) at our institution previously required discussion between the ED physician and radiology resident, which led to workflow inefficiency. Our intervention consisted of creating an electronic list of CT requests that radiology residents would monitor. Radiology protocolled straightforward requests and contacted the ordering physician for more details when required. We aimed to improve workflow efficiency, increase provider satisfaction and reduce CT turnaround time without significantly affecting CT utilisation. Plan-do-study-act cycles were used to plan and evaluate the intervention. The intervention was initiated on weekday evenings and then expanded to weekend hours after an interim analysis. Qualitative outcomes were measured via electronic survey, and quantitative outcomes were collected from administrative data and analysed via control charts and other statistical methods. Survey response was high from ED physicians (76%, n=82/108) and radiology residents (79%, n=30/38). After the intervention, the majority of ED staff and radiology residents perceived improved workflow efficiency (96.3%, 73.3%), radiology residents noted a subjective decrease in disruptions (83.3%) and most ED staff felt that scans were performed more quickly (84.1%). Radiology residents received fewer pages per shift, adjusted for scan volume. There was a reduction in time from order entry to protocol on weekday shifts only, with no statistically significant effect on time from order entry to scan. Segmented regression analysis demonstrated a background increase in utilisation over time (0.7-2.0 CT/100 ED visits/year, p<0.0005), but the intervention itself did not contribute to an overall increase in CT utilisation. In conclusion, our intervention led to improved perceived workflow efficiency and reduced pages. Scans were protocoled more quickly on weekdays, but turnaround times were otherwise not significantly affected by the intervention. Background CT utilisation increased over time, but this increase was not attributable to our intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle