Reducing Unnecessary Instruments in Tonsil Hemorrhage Trays at a Canadian Tertiary Care Center: A Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Background In the emergency department (ED), there are pre-assembled tonsillar hemorrhage trays for management of post-tonsillectomy hemorrhage and peritonsillar abscess. After use, the tray is sent to the medical device reprocessing (MDR) department for decontamination, sterilization, and re-organization, all at a significant cost to the hospital and environment. Objective The goal of this project was to reduce unnecessary instruments on the tonsil hemorrhage tray by 30% by 1 year and report on the associated cost and carbon dioxide (CO 2 ) emissions savings. Methods This quality improvement project was framed according to the Institute for Healthcare Improvement’s Model for Improvement. ED and Otolaryngology–Head & Neck Surgery staff and residents were surveyed to determine which instruments on the tonsil hemorrhage trays were used regularly. Based on results, a new tray was developed and compared to the old tray using MDR data and existing CO 2 emissions calculations. Results Tray optimization resulted in a total cost reduction from $1092.63 to $330.21 per tray per year, decreased processing time from 12 to 6-8 minutes per tray, and decreased CO 2 emissions from 6.11 to 2.85 kg per year for the old versus new tray, respectively. Overall, the new tray contains half the number of instruments, takes half the time to assemble, produces 50% less CO 2 emissions, and will save the hospital approximately $100,000 over 10 years. Conclusion Healthcare costs and environmental sustainability are collective responsibilities. Surgical and procedure tray optimization is a simple, effective, and scalable form of eco-action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».