Challenges of Conducting Point-Of-Care Testing Operations In The Municipal Public Health System Based Ambulatory Care Clinics In New York City
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Our New York City Municipal Public Health System-based multisite ambulatory clinics that offer various waived POCT (point of care tests) and provider-performed microscopy (PPM) to our communities, ensure standardization and quality of POC testing across our health system.Our laboratory service conducts system-wide centralized implementation, monitoring and oversight of the POCT operations regarding regulatory compliance, test performance, quality control and training.With our day-to-day POCT operations, like all other clinical laboratories, our ambulatory care clinics encounter various hurdles and challenges.Here we elaborated on the issues that we encounter and how we manage to overcome them.Method: We categorized the challenges that affect our managerial as well as field level laboratory operations and have devised ways to deal with those POCT operational issues.Result: Among the staffing issues, rapid staff turnover causes significant delays or cessation of POCT operations in our ambulatory care clinics, due to orientation, reeducation and ensuring competency to the staff, that conducts POCT in our clinics.Besides, supply shortages, staff shortages and absences due to illness and overwork are the issues, noted at the laboratory field operational level.Delays in the processing of paperwork and new staff recruitments and in the laboratory supply chains are notable management issues.Conclusion: Even though the vastness and complexity of our multisite ambulatory care network sometimes affect our ambulatory care clinic POCT operation in a very challenging way, our timely, planned and coordinated intervention, close communication and initiatives handle those issues very effectively to ensure the quality of POC testing for the patient safety and care across our health system.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle