Improving the primary care clinical testing process in southwest Scotland: a systems-based approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Across all healthcare environments, inadequately specified patient test requests are commonly encountered and can lead to wasted clinician time and healthcare resources, in addition to either missed or unnecessary testing taking place.Before this work, in a general practice in Southwest Scotland, a mean value of 42% of test requests were already uploaded to ordercomms (a widely used system in general practice for designating clinical testing instructions) at patient presentation, leaving an opportunity for error and wasted clinician time/resources. METHODS: Patient appointment records were retrospectively reviewed in a general practice in Southwest Scotland to monitor the proportion of test requests already uploaded to ordercomms at the time of patient presentation.The use of quality improvement tools and plan-do-study-act cycling allowed the testing of four change ideas attributable to different 'pathways' of origin for test requests.Change ideas included increasing clinician and secondary care/docman origin test requests already on ordercomms prior to patient presentation, reducing patient origin test requests and improving the test requesting system. RESULTS: The percentage of test requests already on ordercomms at patient presentation increased from a mean of 42% to 89% over a 30 week test period. The use of test pre-set templates was a welcome intervention that was agreed to be made accessible to 30+ regional general practices. CONCLUSION: The use of pre-set templates for clinical testing encouraged a 47% rise in test requests already uploaded to ordercomms prior to patient presentation. This saved up to 90 min of clinician time weekly and ensured patients received the correct tests at the appropriate time.Our findings supported the use of pre-set testing templates, in combination with effective information communication, and were recommended for use in any clinical environment requiring patient testing.
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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 | 0,019 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».