S1485 Increasing Inpatient Endoscopy Volumes Using the Model for Continuous Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Inpatient endoscopy volumes can affect patient care at many levels in a hospital system. At our academic center, inpatient procedural volume efficiency is 65% (defined as the number of completed procedures compared during the designated in-patient endoscopy time period). As a consequence, excess procedures are being completed on-call or on weekends. Our aim was to increase procedural volume by one (14%) additional procedure completed/day over a 12-month period. Methods: An interprofessional team of Gastroenterology fellows and staff along with endoscopy nurses and managers was created to investigate throughput concerns. Baseline data was collected via direct observation and completion of a time study over 2 months. Subsequently, a process flow diagram was completed. A combination of root cause analysis tools (ie, Ishikawa diagram and Pareto chart) were then utilized to identify areas for improvement. A delay in procedural start time was identified as a strong culprit for reduced efficiency. Potential PDSA (plan-do-study-act) cycles included: early physician handover start time, constructing a standardized patient procedure list, and improving timeliness of patient transfer to the endoscopy suite. Results: Baseline data identified that the first case start time was delayed by 51 min when our actual start time is 08:00 am. Our first PDSA cycle involved a 15-minute earlier physician handover start time. PDSA cycle #1 reduced our mean procedural start time to 08:49 am [UCL: 104 minutes; LCL: −5.4 minutes]. Our second PDSA cycle, involved the standardization of a planned procedural list and mandate for the first procedure to be esophagogastroduodenoscopy (EGD). PDSA cycle #2 reduced start time reduced to 08:29 am [UCL: 69.6 minutes; LCL: −12.4 minutes]. Our third PDSA cycle, involved utilizing the standardized procedural list to pre-emptively organize timely patient transfer to account for delays secondary to hospital portering services, which reduced the mean start time further to 08:22 am [UCL: 52.0 minutes; LCL: −8.0 minutes] (Figure 1). Conclusion: Using the model for continuous improvement we were able to increase procedural volumes by one (14%) per day. The most effective intervention included developing a standardized procedure list and mandating the first case as an EGD minimizing delays due to inadequate or incomplete bowel preparation.Figure 1.: A statistical process control chart (SPC) demonstrating baseline data on endoscopy procedural start time and interventions (PDSA #1, PDSA #2, PDSA #3) that were effective in reducing the delay in procedure start time and resulted in a subsequent increase in endoscopy unit efficiency.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».