MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4403171622 · doi:10.22541/au.172828805.50725331/v1

Environmental impact and satisfaction associated with ENT ePrescriptions: A quality improvement study

2024· preprint· en· W4403171622 sur OpenAlexaff
Abiram Chandiramohan, Sarah Zahabi, Leigh J. Sowerby, Peng, Jacob Davidson, Celia Dann, Julie E. Strychowsky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtorhinolaryngologyIntervention (counseling)Head and neck surgeryPatient satisfactionQuality managementMedicineCarbon footprintFamily medicinePhysical therapyNursingOperations managementSurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: ePrescriptions are associated with increased patient satisfaction, decreased provider burden, decreased administrative costs, and a positive impact on planetary health. We aimed to attain 20% overall usage of ePrescriptions in the Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery (OHNS) at the London Health Sciences Centre (LHSC) by December 2023. Method: This project followed the Institute for Healthcare Improvement model and used a pre-post intervention design. A root-cause analysis identified potential obstacles to ePrescribing. Change ideas, including educational seminars, surveys, quarterly reporting of ePrescription usage, and public encouragement of top ePrescribers in the department, were implemented and tested using Plan-Do-Study-Act cycles. ePrescription usage and carbon footprint savings associated with ePrescriptions were measured. Provider and patient satisfaction surveys were conducted as balancing measures for perception of increased burden on providers. Results: During the pre-intervention and post-intervention phases, a total of 400 and 1000 ePrescriptions were prescribed by the department, respectively. There was a statistically significant increase in the mean proportion of ePrescription used before (mean: 9.7%; sd=7.6) and after (mean: 40.7%; sd=6.4) the intervention (p<0.001), which exceeded the goal. SPC charting suggested special cause variation, signifying a statistically significant improvement. Additionally, a reduction of 125.9 lbs of CO 2 equivalents was associated with ePrescription use. 66.7% of providers rated overall satisfaction with ePrescriptions at 7/10 or higher, and 76.9% indicated that patients either sometimes, usually, or always opted for ePrescriptions when given the choice. Conclusion: Our change ideas increased ePrescription usage in an academic OHNS department and was associated with increased planetary health savings and provider satisfaction.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,303 · 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

Explorer davantage

Même sujetGlobal Cancer Incidence and Screening→Travaux en français237 207→