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Enregistrement W4391387657 · doi:10.22541/au.170670506.63555340/v1

Ironing out the problem of outpatient infusion wait times: look for process improvements first

2024· preprint· en· W4391387657 sur OpenAlexaff
Tina Sekhon, Aaron M Tejani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSurrey Memorial Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormularyReferralMedicineTriageMedical emergencyAuditIron sucroseHealth careEmergency medicineOperations managementFamily medicineBusinessIntravenous ironEngineeringIron deficiencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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