Trauma Association of Canada Abstracts 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emergency general surgery conditions are often thought of as being too acute and unpredictable for the development of standardized approaches to quality improvement (QI).However, process mapping, a concept that has been applied extensively in manufacturing, has been used to understand opportunities for improvement in complex health care processes.This study uses process mapping to deconstruct the surgical care of patients presenting to emergency general surgery (EGS) services with acute small bowel obstruction (SBO).Methods: The American College of Surgeons Emergency General Surgery Quality Improvement Program (EQIP) pilot database was used to identify patients presenting to a single, large teaching hospital over a 1-year period (Mar. 1, 2015, to Mar. 1, 2016) for the nonoperative or operative management of SBO.The EQIP database and chart and electronic health records were used to create process maps for each patient.These maps were evaluated to identify important process issues and areas for improvement.Results: Eighty-seven patients with SBO (34 operative, 53 nonoperative) were identified.Three were excluded for not being admitting to general surgery.Operative SBO had a complication rate of 32%.The processes of care from the time of presentation to the time of follow-up were highly elaborate and variable in terms of duration; however, the sequences of care were found to be consistent.Data visualization strategies were used to identify bottlenecks in care and demonstrated substantial variability in terms of operating room access.Conclusion: Complication rates in the operative care of SBO are high and represent an important QI opportunity in general surgery.Process mapping can identify common themes, even in acute care, and suggest specific performance improvement measures.At our centre, we are directing plan-do-study-act (PDSA) cycles and developing standardized orders and approaches based on process map inputs.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,686 | 0,378 |
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 ».