8 Increasing capacity for autologous stem cell transplants for lymphomas: a quality improvement study
Notice bibliographique
Résumé
Background Autologous Stem Cell Transplant (ASCT) patients have an inpatient length of stay (LOS) of 21–28 days. In a resource constrained environment, this leads to increasing wait times and limited ability to do transplants. We tried to create additional capacity for transplants at our institution by studying the root causes of this problem and designing improvement in our own resource constrained environment. Objectives Our main objective or Big Dot aim was to increase the capacity of ASCT by 20% by Dec 2020 (figure 1). The project aim was to decrease the LOS in ASCT patients by 2 days by May 2020. Methods A major root cause of increased LOS of ASCT patients was identified (figures 2 and 3) and was targeted for improvement. The first PDSA ramps consisted of conversion of IP PowerPlan to OP for administration of Chemotherapy. The second PDSA ramps consisted of creation of a modified CoSTARS assessment tool used to determine the risk pathway for readmissions. The subsequent PDSA ramps consisted of education of In-charge Nurses, trainees and patients. The data of LOS was plotted on a Shewart Process Control Chart “I Chart” using QI Macros software. Results The median LOS at the baseline was 24.5 days (range: 16–42) (figure 4). After the implementation of the change idea on 10 Dec 2019 till 5 Feb 2021, the LOS for ASCT decreased to 16.5 days (range: 13–21) (figure 5). The capacity for ASCT in our institution increased by 40% during the study period. We were able to save 120 inpatient days for ASCT after change from IP to OP Conditioning Chemotherapy in 15 pts (CoVid- May to Jul 2020). Conclusions Increase in the capacity for ASCT by decreasing the LOS by change of IP Conditioning Chemotherapy to OP setting is possible and feasible in QI framework.
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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 | 0,032 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».