A quality improvement initiative aimed at reducing service strain and improving physician wellness in internal medicine
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hospital strain has been shown to negatively impact physician wellness, educational experience, and patient care. To address rising service demands, a non-academic hospitalist service was implemented to reduce daily clinical teaching unit (CTU) census by approximately 30%. Secondary aims were to evaluate physician and trainee wellness on CTU as well as assess unintended adverse patient outcomes. METHODS: A two-phase intervention was implemented at one of two academic hospital campuses in January and April 2023. Mean daily census, mortality, 30-day readmissions, and length of stay (LOS) were obtained from an administrative database for the pre-study (October to December 2022) and study (January to December 2023) periods. The Mini-Z physician wellness survey was administered in March, June and December 2023. Data were analyzed by quarters using descriptive statistics as well as parametric and non-parametric testing, and a reflexive thematic analysis was undertaken. RESULTS: A CTU census trough of 71.3 was briefly attained in the second quarter of 2023 but increased to 78.6 in the fourth quarter of 2023, while remaining below pre-intervention levels. The proportion of attendings and residents reporting burnout was significantly different at the intervention (65.2%, n = 15/23) versus non-intervention site (94.1%, n = 16/17) in Q4 2023 (p = 0.033). Burnout was positively correlated with daily CTU census across both sites (r = 0.906). There were no differences in proportion of in-hospital mortality (p = 0.854), 30-day readmissions (p = 0.262), or LOS (p = 0.977) between the pre- and post-implementation periods. Qualitative analysis identified the hospitalist program as beneficial, but inadequate to address workload, education challenges, and patient safety concerns. CONCLUSION: The addition of a non-academic hospitalist service reduced CTU census numbers and improved burnout, but the improvement in service strain was limited by rising admissions. Multifaceted approaches to wellness are needed, but this study supports ongoing endeavors aimed at reducing clinical workload to optimize the clinical teaching environment.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».