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Enregistrement W3105332801 · doi:10.1136/leader-2020-fmlm.192

192 The positive impact on postnatal metrics – relocation of the elective caesarean section pathway to the 8th floor, gynaecology ward

2020· article· en· W3105332801 sur OpenAlexaff
Sian Mitchell, Katharine Kuhrt, Sylvia Wachtendorff, Jess McMicking, Jillian Lloyd

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelocationCaesarean sectionMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)University hospitalPandemicMedical emergencyEmergency medicineObstetricsFamily medicineGeneral surgeryPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic profoundly affected clinicians’ work patterns and the clinical activity within the hospital. In the Maternity Department at St Thomas’s hospital in London, COVID-19 positive patients were cared for separately on Hospital Birth Centre and cancellation of elective theatre lists led to empty theatres and under-utilised surgical wards. Over a 6 week period, we looked at the relocation of the low risk elective caesarean section (ELCS) pathway or ‘green’ according to a devised Traffic light Criteria, to a separate floor and evaluated the impact on relevant process measures. This involved strong leadership and multidisciplinary team involvement to ensure that the new pathway was integrated smoothly, without disruption to patient care. We compared our data related to this pathway to baseline data from previous work on the ELCS pathway and discussed the pandemic changes and how this created an opportunity to address challenges. We evaluated patient and staff experience using specifically designed questionnaires. On 56% of the days, the average time to discharge was less than 36 hours compared to 48 hours prior to relocation during COVID-19. 67% of cases were completed in less than 45 minutes. On 33% of days during the relocation period, all cases were in theatre before 09:15am compared to 20% prior to relocation. There were no HDU admissions and 7 postpartum haemorrhages (EBL <1000mls). Overall positive patient feedback was obtained from the 17 completed questionnaires during the relocation. However, only 65% of women felt they were given adequate information about the birth of their baby and 53% about their postnatal recovery. 50% of trainees felt that their learning experience had improved with respect to performing ELCS. This work has shown that challenges like the COVID-19 pandemic can present opportunities for innovative solutions to be developed and implemented at short notice.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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