Process reengineering using DMAIC framework for reduction of waiting time in daycare infusion therapy for better patient experience
Notice bibliographique
Résumé
Daycare infusion therapy is an integral aspect of oncology, but increased waiting time raises concerns for patients. Patient-reported experience measures prompted the need to evaluate reasons for prolonged appointment delays. This study seeks to analyze and address patients' concerns, to streamline the process flow and reduce waiting time for daycare infusion therapy thereby enhancing patient experience. The define, measure, analyze, improve, and control methodology was implemented, and its impact on reducing waiting times was evaluated. The objective is to ensure that >85% of patients enter the daycare infusion unit within an hour of their appointment time in 6 months. The baseline data for patient waiting times was measured for a period of 2 months, and the average waiting time was determined. Potential causes contributing to prolonged waiting times were identified through time-motion analysis, with a fishbone diagram categorizing potential causes and a Pareto chart prioritizing them. Plan, do, study, and act cycles were conducted for implementing the changes, and a new process flow mapped. Baseline data showed 32% average adherence to the defined turnaround time of 1 hour, with an average waiting time of 108 minutes. Forty causes were identified for increased waiting time, of which eight were key. Adherence to waiting time turnaround time improved from 32% to 89% and the average waiting time decreased by 59 minutes from 108 minutes, increasing patient satisfaction index by 7.5%. The balancing measures include an increase in operational efficiency and throughput of the unit and the inventory levels of oncology medicine were decreased, leading to a 50% reduction in inventory value, while medication error declined by 0.62%, improving patient safety. The project gained tangible and intangible benefits impacting staff, patients, and relatives while improving operational efficiency. This study, with its scientific and systematic approach, enhanced patient satisfaction, patient safety, and better utilization of resources.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».