A Canadian Weekend Elective Pediatric Surgery Program to Reduce the COVID-19–Related Backlog: Operating Room Ramp-Up After COVID-19 Lockdown Ends—Extra Lists (ORRACLE-Xtra) Implementation Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic caused by the SARS-COV-2 virus has resulted in unprecedented challenges for the health care system. A decrease of surgical services led to substantial backlogs for time-sensitive scheduled pediatric patients. We designed and implemented a novel pilot weekend surgical quality improvement project called Operating Room Ramp-Up After COVID Lockdown Ends-Extra Lists (ORRACLE-Xtra). OBJECTIVE: Our overall goals are to increase patient access to surgery (and reduce the wait list), improve operating room efficiencies, and optimize parent and staff experience. METHODS: Using the DMAIC (define, measure, analyze, improve, control) framework, we implemented ORRACLE-Xtra in a tertiary care academic pediatric hospital during a quiescent period of the COVID-19 pandemic. We defined process and outcome measures based on provincial targets of out-of-window cases. Parental and staff satisfaction was tracked by surveys. RESULTS: ORRACLE-Xtra led to 247 patients receiving surgery during the pilot period, resulting in a 5% decrease in the total number of patients on our wait list with Paediatric Canadian Access Targets for Surgery IV (147/247, 59.5%), with 38.1% (94/247) out-of-window of provincial targets. Most of the process and outcome measures were met or exceeded. Overall parental satisfaction was at 95.8% (110/121), with 79% (64/81) of staff reporting satisfaction with working weekends. CONCLUSIONS: Through the ORRACLE-Xtra pilot program, we have shown that hospitals impacted by COVID-19 can reduce the surgical backlog using innovative models of service delivery in a Canadian context. Sustained funding is critical to achieving more meaningful reductions in wait times for scheduled surgeries over the longer term and needs to be balanced with staff well-being.
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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 |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 découle