Strategies to reduce waiting times in outpatient rehabilitation services for adults with physical disabilities: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identifying effective strategies to reduce waiting times is a crucial issue in many areas of health services. Long waiting times for rehabilitation services have been associated with numerous adverse effects in people with disabilities. The main objective of this study was to conduct a systematic literature review to assess the effectiveness of service redesign strategies to reduce waiting times in outpatient rehabilitation services for adults with physical disabilities. METHODS: We conducted a systematic review, searching three databases (MEDLINE, CINAHL and EMBASE) from their inception until May 2021. We identified studies with comparative data evaluating the effect of rehabilitation services redesign strategies on reducing waiting times. The Mixed Methods Appraisal Tool was used to assess the methodological quality of the studies. A narrative synthesis was conducted. RESULTS: = 3 low); common flaws being missing information on the pre-redesign setting and characteristics of the populations. Seven articles assessed access processes or referral management strategies (e.g. self-referral), four focused on extending/modifying the roles of service providers (e.g. to triage) and eight changed the model of care delivery (e.g. mode of intervention). The different redesign strategies had positive effects on waiting times in outpatient rehabilitation services. CONCLUSIONS: This review highlights the positive effects of many service redesign strategies. These findings suggest that there are several effective strategies to choose from to reduce waiting times and help better respond to the needs of persons experiencing physical disabilities.
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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 | 0,014 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».