Optimizing Outpatient Oral Contrast Use in Abdominal CT–A Radiology Pandemic Response Initiative to Reduce Patient Time in the Waiting Room and Reduce Costs, While Improving Patient Experience
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim was to reduce outpatient wait time and improve patient experience by optimising oral contrast use . Methods: Our multidisciplinary stakeholder collaboration implemented two simultaneous interventions: (1) Creation of ‘oral contrast policy’, limiting recommended indications. (2) Creation of a new shorter oral contrast regime (30 vs 60 min). We conducted a retrospective service evaluation of oral contrast use in outpatient (OP) abdominal CT at baseline and post-intervention. Patient wait times were measured and per-patient cost-savings were reported. An image quality review was performed by 2 blinded abdominal radiologists. Patient experience was evaluated with a standard voluntary survey. Statistical analysis was performed comparing baseline and evaluation outcomes using Chi-square or Fisher Exact test for categorical variables and Student’s t-test or ANOVA for continuous data. Results: Over 1-month periods, OP CT scans were assessed in baseline (pre-pandemic) n = 575, baseline (pandemic) n = 495 and post-intervention n = 545 groups. Oral contrast use reduced from 420/575, 73.0% at baseline to 178/545, 32.7% post intervention. The turn-around time reduced by 15.8 minutes per patient from 70.3 to 54.5 minutes, P < .001 (Interventions 1 and 2). The diagnostic quality did not differ between the oral contrast regimes (Intervention 2, P = 1.0, P = .08). No repeat CTs were needed due to lack of oral contrast (Intervention 1) or poor opacification (Intervention 2). There was oral contrast cost reductions of 69.1–78.4% ( P < .001). Patients reported their overall experience was improved post-intervention (Interventions 1 and 2). Conclusions: Optimising the CT oral contrast service through judicious use and a shorter regime, reduced patient wait times, improved patient experience and preserved diagnostic quality.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».