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Enregistrement W3134620659 · doi:10.1093/jcag/gwab002.110

A112 THE IMPACT OF CENTRAL COORDINATION ON ENDOSCOPY EFFICIENCY

2021· article· en· W3134620659 sur OpenAlexaff
Michael J. Stewart, Davide Farina, J. B. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopyTriageMedicineDiscontinuationMedical emergencyGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The impacts of the COVID-19 pandemic have been far reaching and have necessitated many changes to healthcare delivery. At the QEII Health Sciences Center physical space limitations for patient check-in and recovery have restricted outpatient endoscopy to 3 of 4 available endoscopy suites. On June 1, 2020 a new system of central endoscopy triage and coordination for the Division of Digestive Care and Endoscopy (DC&E) was implemented in an effort to increase efficiency and maintain patient access to endoscopy. The components of the RESET (Re-introduce Endoscopy Safely and EfficienTly) Plan included a) a new endoscopy coordinator role to manage a common endoscopy waitlist, endoscopist schedules, and booking clerks, b) a modified triage system to improve waitlist consistency, c) a common endoscopy waitlist with patients booked in the next available appointment regardless of endoscopist, d) discontinuation of fixed endoscopy slots for endoscopists, and e) appointment scheduling no sooner than 4-weeks in advance to minimize no-shows and last-minute cancellations. Aims The aim of this study is to evaluate the impact of the RESET Plan on the efficiency of DC&E endoscopy. Methods A retrospective pre- and post-implementation study evaluating the volume and efficiency of outpatient endoscopy before and after implementation of the RESET Plan. The Pre-RESET period included all procedures performed from June 1, 2019 to October 31, 2019. The Post-RESET period included all procedures performed from June 1, 2020 to October 31, 2020. A separate endoscopy suite and triage system is used for endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) and these cases were excluded. Early effectiveness outcomes were reported including a comparison of the number of endoscopic procedures per week and per list, pre- and post- implementation. Data analysis was primarily descriptive with data expressed as frequencies, means (SD), and proportions (%). Exploratory group comparisons were performed using independent-samples T-Test. Results During the 5-month Pre-RESET period, 2203 endoscopic procedures were performed. During the Post-RESET period a total of 1920 procedures were performed. Due to pandemic restrictions, there was a 29% decrease in available endoscopy lists from 2019 to 2020. There was a 24% increase in the number procedures performed per endoscopy list, from 6.4 to 8.0 (p=0.004, 95% CI 0.52–2.53), pre- and post-RESET. Conclusions While the COVID-19 pandemic has disrupted healthcare delivery, it has also provided an opportunity to implement health system structure and process changes. The RESET Plan resulted in significant gains in efficiency which largely offset losses in endoscopy throughput imposed by COVID-19 pandemic restrictions. Future research will determine what patient and health system factors most significantly impact system efficiency as well as the cost-effectiveness of the RESET Plan. Funding Agencies CAG

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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