Improving Genetics Clinic Efficiency and Capacity Using Design and Human Factors Methods
Notice bibliographique
Résumé
This quality improvement study focused on developing an understanding of factors influencing the ability of prenatal genetics counsellors (GCs) to efficiently see patients during the COVID-19 pandemic and strategies to improve their workflow using techniques from human factors and design. The demand for Prenatal Genetics Clinics is rising which has increased pressure on GCs to become more efficient. Genetics counsellors can improve access to their services by reducing the time spent on the tasks performed before and after a genetic counselling encounter, thereby increasing the number of patients they see. We were limited to certain methods to understand the differences in workflow before and during the COVID-19 pandemic. This study involved a literature review, archival analysis of workflow studies conducted before the pandemic, stakeholder meetings and mapping, a brainstorming session, as well as documenting time-on-task in a diary and naturalistic observation sessions. A task analysis was developed to identify factors influencing efficiency related to the design of the space, processes and the use of artefacts. Virtual and on-site workflows show that GCs spend at least half of their time on tasks before and/or after the patient’s appointment. Looking at potential inefficiencies or bottlenecks in workflow formed the development of a strategic plan for improving GC workflows at the prenatal Genetics Clinic. Improvements suggested through this analysis were constrained to support the current number of healthcare providers working within the existing space configuration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».