Quality improvement opportunities for urine culture follow-up in a tertiary care emergency department: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Institutional quality assurance processes have been developed to address the follow up of abnormal test results ordered in the emergency department (ED). We conducted a health records review at an academic tertiary care ED to understand the process and times taken to follow up post-discharge urine culture results transferred to physicians for review. All patients (age ≥18 years) who were seen and discharged between July 1, 2020 and June 30, 2021 and had a positive urine culture were eligible for inclusion. We randomly selected 100 patients, abstracted follow-up times, and reported descriptive statistics. 65 were initially identified as requiring further follow-up for their culture results. Nearly 80% of these patients required new, additional, or revised antimicrobial therapy. Overall, the mean time from ED discharge to follow-up completion was 3.4 days (SD 2.1 days). The longest contributor was the time for transfer of results from nurses to physicians for review at 1.4 days (SD 1.2 days). We demonstrated considerable delay in the follow-up of urine culture results requiring physician review. Future work should address opportunities for reducing times to follow-up, including semi-automation of benign culture results and capture of key patient demographic information in the electronic medical record.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».