Striking the right balance between accountability and quality improvement: a discharge summary timeliness tale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The timely distribution of discharge summaries within 48 hours can play an important role in ensuring safe patient care transitions and reducing readmission. Like other academic centres, we struggled with achieving a regulator mandated outcome of discharge summary authentication within 48 hours. STUDY AIM: To increase the percentage of discharge summaries authenticated within 48 hours from a baseline of 62% to 75% over 1 year on six acute medicine teams. METHODS: The model for improvement guided this quality improvement (QI) initiative. Outcome measures included the percentage of discharge summaries authenticated within 48 hours, and the average time from discharge to authentication. Balancing measures were a high-level process measure related to quality; editing behaviours before authentication. Data were analysed using a pre-post design and represented via statistical process control charts, P chart and XbarS charts. RESULTS: While the primary aim was achieved, it was not sustained. By contrast, the time to authentication decreased from 53 hours to 38 hours and was sustained. The percentage of editing of summaries also exhibited significant variability. The 38% who demonstrated considerable improvement in time to authentication had decreased rates of consultant and trainee editing. In contrast, those who edited before authentication took longer to authenticate with a median difference of 5 hours (p<2.2e-16) and were less likely to meet the 48-hour target (OR 0.67, 95% CI 0.6028, 0.7521). DISCUSSION: Our findings are important for both regulators and QI practitioners and highlight the importance of defining clinically meaningful targets while also considering their impact on quality and education. While we cannot be certain that summary quality was compromised in those without editing, the association between time to authentication and editing behaviour is highly suggestive. Moreover, it was also associated with a decrease in trainee editing, which is concerning from an educational perspective.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».