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Enregistrement W3176327066 · doi:10.1192/bjo.2021.478

Improving patient waiting times and quality of care by arranging access to notes from a neighbouring trust

2021· article· en· W3176327066 sur OpenAlexaff
G. Basdanis, Cormac Fenton

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditReferralOfficerMental healthMedicineTransparency (behavior)Medical emergencyBusinessPsychologyNursingComputer scienceComputer securityPolitical sciencePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims We aim to improve waiting times in the Emergency Department and improve the overall quality of care of out-of-area patients by arranging for the liaison team to have access to the electronic notes system of a neighbouring trust. Method St Thomas’ Hospital is located in south London, right opposite the City of Westminster. As a result, approximately 20% of patients we see in mental health liaison are from that locality. Given that they belong to a different trust, we do not have access to their notes, which leads to a delay in trying to establish whether they are known to local mental health services. Often, staff are reluctant to divulge information. When information is shared, it is often late and/or incomplete. We approached the Chief Clinical Information Officer and Head of Information Governance from Central and North West London (CNWL) NHS Foundation Trust. We held weekly meetings which included both IT departments. Our IT had to install the electronic notes application (SystmOne) on our computers and open relevant firewall ports. The information is access through an NHS Smartcard, therefore CNWL had to authorise read-only Smartcard profiles for every member of the liaison team. A quick reference guide was created for all staff that would be using the new application. The system went live on 21 January 2021. Result We audited patient outcomes in December 2020 and February 2021 for initial comparison. In December 2020, the median time from referral to discharge was 6 hours 35 minutes. 25% of patients were admitted and 17% discharged with HTT. In February 2021, the median time from referral to discharge was 3 hours 19 minutes. 16% of patients were admitted and 5% discharged with HTT. Conclusion It is likely that by reducing the time required for collateral information, overall waiting times in the emergency department will be reduced. Clinicians are likely to feel more confident in their discharge planning if they have access to all clinical notes and previous risk assessments, which might in turn reduce referrals to HTT or admission. There should be further attempts by neighbouring NHS trusts, especially in London, to ensure access to their electronic notes system in order to reduce waiting times and improve the quality of patient care. We have already been approached for more information by a trust in North London who are interested in establishing access to a neighbouring trust's notes.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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