Improving Timeliness of Patient Discharge Summaries within Orthopaedic Surgery: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The discharge summary is crucial for transitioning from inpatient to outpatient care, serving as a key communication tool between hospital and primary care providers. Our multi-site, high-volume tertiary care orthopedic division was identified as a low performer in completing discharge summaries within the institutional 48-hour target. This quality improvement initiative aimed to improve the timeliness of discharge summary completion, targeting >80% completion within 48 hours by June 30 th , 2023. Objective This study aimed to achieve at least 80% discharge summary completion within 48 hours in the Division of Orthopaedic Surgery. Methods An interrupted time series study, based on the Institute for Healthcare Improvement’s ‘Model for Improvement’, was conducted. A quality committee, including representatives from each Clinical Teaching Unit (CTU), a resident representative, and two quality facilitators, utilized root cause analysis, stakeholder interviews, process mapping, and driver diagrams. Interventions included implementing an auto-authenticate option, an audit and feedback system, and engaging medical residents and nurse practitioners. Monthly data tracking used statistical process control charts. Results Pre-implementation, the completion rate within 48 hours was 48%. Auto-authentication significantly improved completion rates, with 63% completed within 48 hours compared to 16% with manual authentication. Overall, completion rates rose from 48% to 89%, with auto-authentication usage increasing from 50% to 91%. Conclusion This initiative significantly improved timely discharge summary completion, meeting targets. Key success factors included stakeholder engagement, timely performance data, and effective root cause analysis. Medical resident involvement and the audit and feedback system fostered improvements, enhancing patient transitions from hospital to outpatient care.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».