19 Impact of early insulin starts on length of stay for hospitalized patients with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background Surrey Memorial Hospital (SMH) serves one of the fastest growing cities in Canada. 12% of Surrey’s population has diabetes compared to 8% in all of British Columbia with 3,455 new cases diagnosed each year. 67% of patients discharged from SMH have diabetes and have a longer length of stay (LOS). The lack of timely, effective insulin teaching and discharge planning was found to be one of the barriers to timely discharges. Objectives 1. To optimize the process and overcome barriers in teaching insulin and co-creating safe discharge. 2. To evaluate the impact of the new insulin teaching pathway on the length of stay with the aim to reduce the LOS from 12 to 11 days for inpatients newly started on insulin at SMH by September 30, 2020. Methods In 2018, a multidisciplinary group including nursing educators, pharmacist, patient partner, and an endocrinologist, collaborated with other stakeholders using Model for Improvement. We developed insulin teaching toolkit and the Insulin Teaching Patient Pathway, a streamlined, pre-printed order set that ensures staff have the tools needed for insulin teaching and follow-up at the diabetes center. Results LOS decreased from 12.4 to 8.7 days and showed sustainment through the COVID19 pandemic (figure 1). Conclusions The initial project goal to decrease LOS has been sustained at SMH. Additional outcomes have been spread to other hospitals, executive leadership recognition and support, and the hiring of a full-time inpatient educator. Most importantly, the empowerment of patients and staff regarding diabetes education and insulin administration. Executive leadership buy-in and the frontline team’s ‘pull’ system were key to success.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».