Clinic Time Required for Remote and In-Person Management of Patients With Cardiac Devices: Time and Motion Workflow Evaluation
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of patients with cardiac implantable electronic device (CIED) is increasing, creating a substantial workload for device clinics. OBJECTIVE: This study aims to characterize the workflow and quantify clinic staff time requirements for managing patients with CIEDs. METHODS: A time and motion workflow evaluation was performed in 11 US and European CIEDs clinics. Workflow tasks were repeatedly timed during 1 business week of observation at each clinic; these observations included all device models and manufacturers. The mean cumulative staff time required to review a remote device transmission and an in-person clinic visit were calculated, including all necessary clinical and administrative tasks. The annual staff time to manage a patient with a CIED was modeled using CIED transmission volumes, clinical guidelines, and the published literature. RESULTS: A total of 276 in-person clinic visits and 2173 remote monitoring activities were observed. Mean staff time required per remote transmission ranged from 9.4 to 13.5 minutes for therapeutic devices (pacemaker, implantable cardioverter-defibrillator, and cardiac resynchronization therapy) and from 11.3 to 12.9 minutes for diagnostic devices such as insertable cardiac monitors (ICMs). Mean staff time per in-person visit ranged from 37.8 to 51.0 and from 39.9 to 45.8 minutes for therapeutic devices and ICMs, respectively. Including all remote and in-person follow-ups, the estimated annual time to manage a patient with a CIED ranged from 1.6 to 2.4 hours for therapeutic devices and from 7.7 to 9.3 hours for ICMs. CONCLUSIONS: The CIED patient management workflow is complex and requires significant staff time. Understanding process steps and time requirements informs the implementation of efficiency improvements, including remote solutions. Future research should examine heterogeneity in patient management processes to identify the most efficient workflow.
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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 |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle