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Enregistrement W3171522983 · doi:10.9778/cmajo.20200167

Impact of an internal medicine nocturnist service on care of patients with cancer at a large Canadian teaching hospital: a quality-improvement study

2021· article· en· W3171522983 sur OpenAlexaffvenueabout
Richard Dunbar‐Yaffe, Robert Wu, Amit M. Oza, Victoria Lee‐Kim, Peter Cram

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineService (business)Quality (philosophy)CancerFamily medicineNursingInternal medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background:</h3> Nocturnists (overnight hospitalists) are commonly implemented in US teaching hospitals to adhere to per-resident patient caps and improve care but are rare in Canada, where patient caps and duty hours are comparatively flexible. Our objective was to assess the impact of a newly implemented nocturnist program on perceived quality of care, code status documentation and patient outcomes. <h3>Methods:</h3> Nocturnists were phased in between June 2018 and December 2019 at Toronto General Hospital, a large academic teaching hospital in Toronto, Ontario. We performed a quality-improvement study comparing rates of code status entry into the electronic health record at admission, in-hospital mortality, the 30-day readmission rate and hospital length of stay for patients with cancer admitted by nocturnists and by residents. Surveys were administered in June 2019 to general internal medicine faculty and residents to assess their perceptions of the impact of the nocturnist program. <h3>Results:</h3> From July 2018 to June 2019, 30 nocturnists were on duty for 241/364 nights (66.5%), reducing the mean maximum overnight per-resident patient census from 40 (standard deviation [SD] 4) to 25 (SD 5) (<i>p</i> &lt; 0.001). The rate of admission code status entry was 35.3% among patients admitted by residents (<i>n</i> = 133) and 54.9% among those admitted by nocturnists (<i>n</i> = 339) (<i>p</i> &lt; 0.001). The mortality rate was 10.5% among patients admitted by residents and 5.6% among those admitted by nocturnists (<i>p</i> = 0.06), the 30-day readmission rate was 8.3% and 5.9%, respectively (<i>p</i> = 0.4), and the mean acute length of stay was 7.2 (SD 7.0) days and 6.4 (SD 7.8) days, respectively (<i>p</i> = 0.3). Surveys were completed by 15/24 faculty (response rate 62%), who perceived improvements in patient safety, efficiency and trainee education; however, only 30/102 residents (response rate 29.4%) completed the survey. <h3>Interpretation:</h3> Although implementation of a nocturnist program did not affect patient outcomes, it reduced residents’ overnight patient census, and improved faculty perceptions of quality of care and education, as well as documentation of code status. Our results support nocturnist implementation in Canadian teaching hospitals.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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