Analysis of Plastic Surgery Consultations in a High-Volume Paediatric Emergency Department: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Consult services influence emergency department (ED) workflow. Prolonged ED length of stay (LOS) correlates with ED overcrowding and as a consequence decreased quality of care and satisfaction of health team professionals. To improve management of paediatric ED patients requiring plastic and reconstructive surgery (PRS) expertise, current processes were analyzed. METHODS: Patient characteristics and metrics of PRS consultations in our paediatric ED were collected over a 3-month period. Data analysis was followed by feedback education intervention to ED and PRS staff. Data collection was then resumed and results were compared to the pre-intervention period. RESULTS: One hundred ninety-eight PRS consultations were reviewed, mean patient age was 6.3 years. Most common (52%) diagnoses were burns and hand trauma; 81% of PRS referrals were deemed appropriate; 25% of PRS consults were requested after hour with no differences in patient characteristics compared to regular hours; 60% of consultations involved interventions in the ED. Time between ED registration and PRS consultation request (116.5 minutes), quality of procedural sedation (52% rated inadequate), and overall ED LOS (289.2 minutes) were identified as main areas of concern and addressed during feedback education intervention. Emergency department LOS and quality of sedation did not improve in the post-intervention period. CONCLUSION: The study provides detailed insights in the characteristics of PRS consultation in the paediatric ED population. Despite high referral appropriateness and education feedback intervention, significant inefficiencies were identified that call for further collaborative efforts to optimize quality of care for paediatric ED patients and improve satisfaction of involved healthcare professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».