Protocol for stepped wedge cluster randomized trial to evaluate the effects of SurgeCon: A quality improvement emergency department surge management platform (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Despite many efforts, long wait time and overcrowding at Emergency Departments (EDs) have remained a significant health system issue in Canada. For several years, Canada has had one of the longest wait times among Organisation for Economic Co-operation and Development OECD countries. From the patient’s perspective, the challenge has been described as “patients wait in pain or discomfort for hours before being seen at EDs”. In this study, we propose an innovative quality-improvement intervention called SurgeCon that includes a protocol-driven software platform and several other initiatives to reduce wait times and improve the sustainability of health systems without significant workforce changes. We piloted SurgeCon at an ED in Carbonear, Newfoundland and Labrador (NL) and found there was a 32% reduction in ED wait time. OBJECTIVE Our primary objectives of the trial are to evaluate the effects of SurgeCon on ED performance based on length of stay (LOS), time to physician’s initial assessment (PIA), and the number of patients leaving the ED without being seen by a physician (LWBS), patient satisfaction and patient-reported experience with ED wait times. The ultimate goal of this study is to create better value care by reducing the per-patient cost of delivering ED services. METHODS This study will investigate the effects of SurgeCon on health system key performance outcomes and patient-reported experience and satisfaction. The study uses a comparative effectiveness-implementation hybrid design. This type of hybrid design has been recommended to help achieve rapid translational gains that can hasten the movement of interventions from research to practice to public health impact. In our hybrid design, we will use a pragmatic stepped wedge cluster randomized trial (SW-CRT) design that enrols four 24/7 on-site ED physician support (category A) hospitals into a 30-month trial. All clusters (hospitals) start with a baseline period of “usual care” and are randomized to determine the order and timing of transitioning to “intervention care” until all hospitals are exposed to the intervention condition for the remainder of the study. RESULTS Data collection for this study is ongoing. To date, 15 randomly selected patients have participated in telephone interviews concerning patient-reported experiences and patient satisfaction with ED wait times. CONCLUSIONS By evaluating the mechanisms behind the use of SurgeCon, we hope to be able to improve wait times and create better value ED care in this healthcare context. CLINICALTRIAL This study is registered in ClinicalTrials.gov NCT04789902
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 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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,127 | 0,016 |
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 ».