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Enregistrement W4387618729 · doi:10.1136/bmjoq-2023-002291

Implementing a safer and more reliable system to monitor test results at a teaching university-affiliated facility in a family medicine group: a quality improvement process report

2023· article· en· W4387618729 sur OpenAlexafffund
Marie-Victoria Dorimain, Mireille Plouffe-Malette, Manon Paquette, Karine Bériault

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésSAFERReliability (semiconductor)Patient safetyQuality managementTest (biology)ChartProtocol (science)Quality (philosophy)Computer scienceProcess (computing)MedicineMedical emergencyHealth careOperations managementEngineeringManagement systemComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Prescribers have the medicolegal responsibility to ensure a sufficiently reliable system is in place to securely monitor the process of efficiently communicating laboratory results. With added complexity of technologies such as electronic medical record systems, few studies address the monitoring, verification and improvement of test results follow-up especially within a teaching facility including resident prescribers. METHOD: The main goal of this quality improvement project was to ensure safety of care through reliable test results follow-up and adapting processes to available technology by (1) implementing an improved, more reliable and efficient system for tracking test results in the setting; and (2) increasing perceived reliability of test results monitoring system of prescribers in the clinical setting. Through three Plan-Do-Study-Act cycles, changes were implemented: (1) family medicine residents recognised as prescribers; (2) connection of prescribers to regional techno-centre; and (3) computer protocol eliminating duplicates. Patients and clinical staff completed surveys (satisfaction, perceived safety and reliability). ANALYSIS: Quantitative and qualitative data were collected, reported incidents, requested prescriptions and received results and time spent communicating normal results. Immediate feedback from prescribers and staff members was considered to improve the process. Microsoft Excel software was used to calculate mean and SD of error rate. Shewhart chart rules were used to determine special cause of change and sustainability. RESULTS: Implemented changes led to decrease in mean error rate (from 6.1% to 1.9%), variation of range (from 2.7-12.1% to 0-4.8%) and SD (from 2.1% to 1.2%). The improvement is sustained over 24 months after the last cycle. 100% of the 30 patients surveyed were satisfied with the changes implemented. Prescribers (75% response rate) including residents (15.8% response rate) perceived the improved system to be safer, more reliable and efficient. CONCLUSION: Implemented changes improved reliability, efficiency and perceived safety of the test results monitoring system while ensuring patient satisfaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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