Ironing out the problem of outpatient infusion wait times: look for process improvements first
Notice bibliographique
Résumé
Rationale, aims and objectives: Iron sucrose remains a top expenditure in Fraser Health Authority. Audit data from an iron sucrose standardized order set (SSO) pilot coupled with the addition of iron isomaltoside to formulary resulted in the implementation of a regional SSO. Survey objectives were to clarify how iron infusion referrals are triaged, determine iron infusion wait times and identify what other services can impact wait times prior to regional SSO implementation. Method: Information was collected from a web-based survey sent to outpatient unit staff at all 11 sites within the health authority Results: Survey response rate was 73%. Urgent and non-urgent referral definitions varied and included laboratory parameters, prescriber specification, consideration of procedure dates and evidence of symptoms. Urgent referrals wait times are usually within the same week and non urgent wait times varied from same week booking to up to 3 months. Outpatient units provide a multitude of services that require urgent appointment times that may require scheduling ahead of non-urgent iron infusion referrals. Outpatient clinics deal with multiple other clinical reasons other than iron infusions which contribute complicate the triage and booking process and can lead to long wait times. Wait time reduction could be the result of utilizing a SSO that displayed all the information required by clinic staff and streamlined the booking process rather than the addition of iron isomaltoside to formulary. Conclusions: With the implementation of a regional SSO the iron infusion referral process may be simplified, thereby shortening appointment wait times. It is recommended that comparable information regarding iron infusion wait times be collected after these changes in practice.
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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 | 0,060 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».