Implementing a Diabetic Algorithm for Ophthalmology Surgery Patients: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The objective of this quality improvement, interventional study regarding patients with diabetes undergoing diabetic ophthalmology outpatient surgery aimed to develop, implement, and evaluate a new diabetic algorithm to improve safety, operating room efficiency, and decrease supply cost. Methods: A multidisciplinary study team was assembled, including ophthalmologists, endocrinologists, anesthesiologists, management, and nurses to review the current diabetic protocol. From August 2016 to July 2017, 13 patient safety concerns or incident reports were reviewed that identified two serious cases of hypoglycemia. Using the concerns data, frontline perspectives, and reviewing best practice guidelines, a new diabetic algorithm was developed and trialed for 24 months. The new algorithm limited the use of an existing preoperative insulin protocol and reduced the number of nurses required. The number of adverse events, nursing setup process steps, setup time, and preoperative insulin infusion protocols used were collected. An evaluation of the supply costs was performed. Results: After implementing the new diabetic algorithm, zero safety incidents were reported, and a 97.5% reduction in the use of preoperative insulin protocol resulted. Nursing staff perceived that the new diabetic algorithm was easier to configure, 23 minutes faster to set up, and required one nursing staff member. Supply cost was reduced by $30.63 (Canadian Dollars, CAD) per patient. Conclusion: Perioperative glucose irregularities may threaten patient safety and surgical outcomes. Healthcare professionals must improve patient safety, decrease healthcare expenditure, and prevent unnecessary delays. Multidisciplinary frontline staff experiential knowledge aided in the recognition of potential problems and comprehensive solutions to optimize patient care.
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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 | 0,030 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».