P-38 Hospice community palliative care team – a multi-faceted approach to improve responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
Background Demand for our community service has exceeded available capacity for years, leading to longer waiting times and some referred patients dying before being seen. A successful business case allowed team expansion, together with a focus on working more efficiently. Global aim All referred patients to have a clinical assessment prior to death, and to see 50% more patients. Methods/actions Adopted continuous improvement methodologies with whole team ownership. We identified a range of actions: To support recruitment, we established Clinical Nurse Specialist (CNS) development posts, supported through a structured competency and mentorship programme to become CNSs. A new community consultant post. Every patient receives an IPOS questionnaire prior to the first assessment, focussing assessments. Reviewed holistic assessment documentation. Streamlined processes for patients discharged from hospital under rapid discharge pathway including individualised end of life care assessment template. Established an urgent response team. Established a new cluster structure; developed in the footprints of the Primary Care Networks, to support collaborative working. Embedded new triaging structure based on complexity and urgency, managed within clusters. Continued to provide the hospice 24/7 advice line: new documentation and processes. Results/impact Community consultant recruited and two team members have now achieved CNS status with a further two in development. During Quarter 3 2022/23 the number of new patient assessments completed increased by 61% compared with 2021/22, with January and February 2023 increasing by 59% and 73% respectively. Deaths before assessment were lower for each quarter 2022/23 compared to the year before despite increased referral numbers; 44% reduction overall. Conclusions/future Continue to utilise continuous improvement methodologies, learning from experience and data. Further work needed to reduce number of those dying before assessment. Complete review of 2022 referrals and their timeliness. Projects will focus on ensuring referrals are received earlier, e.g., a collaborative project proposed with our renal team to establish a best supportive care renal clinic.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».