Rapid implementation of an outpatient arthroplasty care pathway: a COVID-19-driven quality improvement initiative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hip and knee total joint arthroplasty (TJA) procedures are two of the most common inpatient surgical procedures worldwide. Outpatient TJA has emerged as a feasible option. COVID-19 caused significant constraints on inpatient surgical resources and contributed to a growing surgical backlog. We present a quality improvement (QI) initiative aimed at adding an outpatient TJA pathway to our pre-existing inpatient TJA programme, with the target of performing 25% of our primary TJA as outpatients. METHODS: This was a QI study at a tertiary level arthroplasty centre. To achieve our aim, a patient-centred needs analysis revealed the need to develop patient selection criteria, perform a specific and tailored anaesthetic, provide patient education and conduct virtual care follow-up. Based on these findings, an outpatient TJA intervention bundle was developed and implemented. RESULTS: After implementing the outpatient pathway, 65 patients were scheduled for outpatient TJA. Fifty-five (84.6%) patients were successfully discharged home on the day of surgery. Successful outpatient TJA accounted for 33.3% of all primary TJAs performed at our intuition throughout the study period. There was excellent adherence to the intervention protocols, with the success hinging on multidisciplinary team and supported QI culture. Thirty-day emergency department visits for inpatient and outpatient TJAs were 8.93% and 6.15%, respectively. No outpatient TJA patients required hospital readmission within 30 days. CONCLUSION: Our study demonstrates that implementation of an outpatient TJA pathway in response to inpatient resource constraints during the COVID-19 pandemic is feasible. The findings of this report will be of interest to surgical centres facing surgical backlog and constraints on inpatient resources during and after the pandemic.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle