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Enregistrement W4200013301 · doi:10.2196/35584

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

2022· article· en· W4200013301 sur OpenAlexafffundvenueabout
Clyde Matava, Jeannette So, RJ Williams, Simon P. Kelley

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenSick Kids Foundation
Mots-clésContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePandemicHealth careBest practiceMedical emergencyOperations managementEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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