Education Enhancements and Text Messaging Support After Adenotonsillectomy to Decrease Emergency Department Visits: A Quality Improvement Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this quality improvement (QI) project was to decrease preventable emergency department (ED) visits within 30 days post tonsillectomy and adenotonsillectomy surgery at a large, pediatric urban tertiary care hospital by 10% by December 31, 2023. Design & Methods Pediatric otolaryngology (ENT) nurses initiated a QI process to improve patient family education to decrease preventable ED visits. Plan–Do–Study–Act cycles tested improvements through utilization of visual aids during education, incorporating videos, and creating Tonsil Texts. Emergency Department visits were tracked on the department dashboard and surveys were collected on Day 14 texts. Annual change in the return to ED percentages between 2022 and 2023 was calculated with a two-proportion z-test. Surveys were reviewed for overall experience with Tonsil Texts. Results In 2023, 11.11% returned to the ED within 30 days, compared to 13.78% in 2022, reflecting a statistically significant improvement. This reduction is associated with an estimated cost savings of $78,100 for the organization. In 2023 ( n = 238), 96.6% of patient families’ found Tonsil Texts helped manage their child's pain, 97.5% found the information useful, 93.7% felt delivered at the appropriate times, and 95.4% indicated it helped them know who to contact for concerns. Families reported messaging improved their coping and confidence to care for their child. In 2024, ED visits remained significantly lower (10.24%), indicating sustainability with our interventions. Practice Implications Multifaceted improvements to in-clinic education, followed by postop Tonsil Texts, supported the information needs of patient families to reduce preventable ED visits.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».