Understanding and Overcoming Barriers to Admissions and Timely Discharges in a Cancer Hospital: A Case Study of National Centre for Cancer Care and Research, Doha, Qatar
Notice bibliographique
Résumé
Background Improving access to healthcare is crucial for patient experience, clinical safety, timeliness of care, and reducing staff pressure. The National Centre for Cancer Care and Research (NCCCR), the primary cancer center in Qatar, confronted challenges in delivering quality cancer care and services. Aim This project aimed to identify factors limiting patient admissions and discharges at NCCCR to improve the average patient admission and discharge rates by 50%. Methods The study was conducted at the National Center for Cancer Care and Research (NCCCR) in Qatar from June 2020 to December 2021. Descriptive statistics were used to analyze the average number of inpatient admissions, discharges, and patient length of stay. The Plan-Do-Study-Act (PDSA) Model for Improvement tool was utilized to test changes at the facility level. Results A comparison of baseline data in Quarter 2 (Q2) 2020 with Quarter 4 (Q4) 2021 showed a 37% increase in the average number of inpatient admissions and a 62% increase in inpatient discharges. The number of patients staying 0-10 days increased by 39% from Q2 2020 to Q4 2021. Conclusion This project identified several factors affecting patient admission and discharge services. Implementation of strategies such as establishing a physician-led discharge multidisciplinary committee, conducting frequent bed status evaluations by case managers and physicians, and expanding bed capacity led to significant improvements in the admission and discharge process.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».