The impact of a preloaded intraocular lens delivery system on operating room efficiency in routine cataract surgery
Notice bibliographique
Résumé
Jason J Jones,1 Jeffrey Chu,2 Jacob Graham,2 Serge Zaluski,3 Guillermo Rocha4 1Jones Eye Clinic, Sioux City, IA, 2Quorum Consulting Inc., San Francisco, CA, USA; 3VISIS, Perpignan, France; 4Ocular Microsurgery & Laser Centre, Brandon, MB, Canada Purpose: The aim of this study was to evaluate the operational impact of using preloaded intraocular lens (IOL) delivery systems compared with manually loaded IOL delivery processes during routine cataract surgeries. Methods: Time and motion data, staff and surgery schedules, and cost accounting reports were collected across three sites located in the US, France, and Canada. Time and motion data were collected for manually loaded IOL processes and preloaded IOL delivery systems over four surgery days. Staff and surgery schedules and cost accounting reports were collected during the 2 months prior and after introduction of the preloaded IOL delivery system. Results: The study included a total of 154 routine cataract surgeries across all three sites. Of these, 77 surgeries were performed using a preloaded IOL delivery system, and the remaining 77 surgeries were performed using a manual IOL delivery process. Across all three sites, use of the preloaded IOL delivery system significantly decreased mean total case time by 6.2%–12.0% (P<0.001 for data from Canada and the US and P<0.05 for data from France). Use of the preloaded delivery system also decreased surgeon lens time, surgeon delays, and eliminated lens touches during IOL preparation. Conclusion: Compared to a manual IOL delivery process, use of a preloaded IOL delivery system for cataract surgery reduced total case time, total surgeon lens time, surgeon delays, and eliminated IOL touches. The time savings provided by the preloaded IOL delivery system provide an opportunity for sites to improve routine cataract surgery throughput without impacting surgeon or staff capacity. Keywords: time and motion, provider impact, surgical throughput, IOL
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».