Improving the Efficiency and Capacity of Virtual Genetics Clinics using Human Factors Design Methods
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic brought with it significant challenges for healthcare as well as some opportunities.The Prenatal Genetics Clinic at the Children's Hospital of Eastern Ontario (CHEO) in Ottawa moved to virtual care at the outset of the pandemic.Herein, we conducted a quality improvement study focused on developing a better understanding of factors influencing the efficiency of prenatal Genetics Counsellors (GCs) to support virtual care and related patient activities, with the intent of developing strategies to improve workflow.Within the context of the pandemic, we used remote and field methods of quantitative and qualitative inquiry to develop a better understanding of clinical workflows after the implementation of virtual care.This included diary studies to track time on task and naturalistic observation sessions at the Clinic.The Lean Improvement Approach was used to assess barriers to efficient workflows and develop recommendations for improvement.The analysis of GC's virtual and on-site workflows has increased our understanding of the work GCs perform, allowed us to define the challenges with virtual care experienced by GCs, and evaluate the existing processes to help identify systemic design problems and opportunities for improvement.The strategies suggested from this analysis fall within real-world project constraints, which included the inability to increase the number of GCs and inability to renovate the current clinic space.Our results show that GCs spend at least half of their time on patient-related tasks before and/or after the patient's appointment.Therefore, looking at potential inefficiencies or bottlenecks during these phases of work may help improve their overall workflow and flow through of patients.The results and recommendations that emerged were captured in a framework that identifies 3 key areas for strategic improvement measures -digital accommodation, administration support, and clinical assistance.iii Recommendations from the administrative and clinical assistance groups have already been implemented in the form of a new scheduling strategy and a new support staff role for clinical assistance.The remaining recommendations will support the on-going development of a strategic plan for improving work efficiency across the entire patient service unit of the Department of Genetics.
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».