Quality Improvement to Address Surgical Burden of Disease at a Large Tertiary Public Hospital in Peru
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In resource-limited settings, there is a unique opportunity for using process improvement strategies to address the lack of access to surgical care. By implementing organizational changes in the surgical admission process, we aimed to decrease wait times, increase surgical volume, and improve patient satisfaction for elective general surgery procedures at a public tertiary hospital in Lima, Peru. METHODS: During the first phase of the intervention, Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles were performed to ensure the surgery waitlist included up-to-date clinical information. In the second phase, Lean Six Sigma methodology was used to adapt the admission and scheduling process for elective general surgery patients. After six months, outcomes were compared to baseline data using Wilcoxon rank-sum test. RESULTS: At the conclusion of phase one, 87.0% (488/561) of patients on the new waitlist had all relevant clinical data documented, improved from 13.3% (2/15) for the pre-existing list. Time from admission to discharge for all surgeries improved from 5 to 4 days (p<0.05) after the intervention. Median wait times from admission to operation for elective surgeries were unchanged at 4 days (p=0.076) pre- and post-intervention. There was a trend toward increased weekly elective surgical volume from a median of 9 to 13 cases (p=0.24) and increased patient satisfaction rates for elective surgery from 80.5 to 83.8% (p=0.62), although these were not statistically significant. CONCLUSION: The process for scheduling and admitting elective surgical patients became more efficient after our intervention. Time from admission to discharge for all surgical patients improved significantly. Other measured outcomes improved, though not with statistical significance. Main challenges included gaining buy-in from all participants and disruptions in surgical services from bed shortages.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».