Use of video education in post-operative patient counselling: A quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This quality improvement study examined if a video-based resource could reduce delayed discharges after robotic prostatectomy while maintaining high levels of patient satisfaction. METHODS: From April 2018 to February 2020, all patients undergoing robotic-assisted radical prostatectomy (RARP) were asked to complete an anonymous survey evaluating their perioperative experience. The quality improvement (QI) intervention started in March 2019 with a series of six educational videos being shown to all patients. The videos were used to supplement postoperative instruction. The discharge times of all patients were obtained from The Ottawa Hospital Data Repositories. A run chart analysis was used to detect change in discharge time (outcome measure). Patient satisfaction (balancing measure) was analyzed using Chi-squared analysis and descriptive statistics. RESULTS: A total of 425 robotic prostatectomies (199 pre-intervention, 226 post-intervention) were available. Analysis of the run chart revealed non-random change favoring earlier discharge in the intervention group (p<0.05), with a pre-intervention late discharge rate of 64% and a post-intervention late discharge rate of 55%. A total of 140 surveys (59 pre-intervention, 81 post-intervention) assessing patient satisfaction were completed, corresponding with a response rate of 29.6% and 35.8%, respectively. Median score on a 10-point scale for overall satisfaction was equal between the intervention and non-intervention groups (9 [interquartile range (IQR 8-10) vs. 10 [IQR 8-10], p=0.92). CONCLUSIONS: Patient satisfaction with care and education was high for all patients and was not negatively impacted by this intervention. Video education tools may be one method to help improve the discharge process following RARP.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».