Queuing management study at the Multidisciplinary Anesthesia and Intensive Care Clinic of CNHU-HKM in April 2022
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Constant availability of inpatient beds in an intensive care unit (ICU) is part of the resilience of health systems, especially in an emergency context, namely in public health. This study aims to appraise the management of inpatient waiting lines in the ICU of Hubert Koutoukou Maga National Hospital and University Center (CNHU-HKM) in Benin, in March-April 2022.Methods: This was an analytic cross-sectional study of inpatients or their relatives and staff, selected by convenience and reasoned choice, respectively, carried out from March 21 to April 15, 2022. Logistic regression was used to identify associated factors with queues management.Results: Altogether 55 patients were surveyed. On a daily basis, 13 ± 1 patients were hospitalized in 18 functional beds for 3 ± 1 admissions and 3 ± 1 discharges. The average bed occupancy rate was 89.8% ± 3.8%; the average waiting time before patient care was 3.6 ± 1.2 minutes and the traffic intensity were 0.03. Per hour, the odds of having a patient were 33.29%, with a 97% chance of a bed being occupied. The probability that an admitted patient would spend a whole week there was 37%. Only patient arrival flow was significantly associated with insufficient queuing management. There was also a lack of inpatient beds and technical boards. The construction of two wards and the installation of seven additional beds could improve queues management.Conclusions: The management of AF in our study site depends mainly on the daily flow of arriving patients, but also on the number of available hospital beds, the working organization and the existing technical and structural measures. Addressing these parameters will significantly improve the situation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».