Impact of an internal medicine nocturnist service on care of patients with cancer at a large Canadian teaching hospital: a quality-improvement study
Notice bibliographique
Résumé
Background: 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. Methods: 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. Results: 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) (p < 0.001). The rate of admission code status entry was 35.3% among patients admitted by residents (n = 133) and 54.9% among those admitted by nocturnists (n = 339) (p < 0.001). The mortality rate was 10.5% among patients admitted by residents and 5.6% among those admitted by nocturnists (p = 0.06), the 30-day readmission rate was 8.3% and 5.9%, respectively (p = 0.4), and the mean acute length of stay was 7.2 (SD 7.0) days and 6.4 (SD 7.8) days, respectively (p = 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. Interpretation: 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».