A Novel Approach to Care Redesign Collaboration Between Emergency and Specialty Departments: Qualitative Experience Report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Given the rising demand for emergency department (ED) services and coupled with the scarcity of specialty care availability, there is an urgency to design a system for appropriate, effective, and timely ED-to-specialty ambulatory referrals. Efficient care transitions are important to patient outcomes and experience and require cross-specialty cooperation, as care transitions affect practices and resources of individuals, departments, and institutions. Objective: Here, our objective was to (1) describe a collaboration between Stanford's Emergency Medicine and Neurology and Neurological Sciences departments aimed at designing and implementing an optimized discharge process and transition of care from ED to ambulatory neurology for follow-up care and (2) the resulting intervention from the collaboration. Methods: We describe the process for barrier identification, tools used to foster partnership and intervention ideation, and the resulting intervention. Our experience and findings are integrated into a 4-component framework for future interdepartmental collaborations: (1) cross-specialty team meetings, (2) preimplementation interviews, (3) a design thinking focus group session, and (4) small group meetings. Qualitative data included observational notes and document review from biweekly cross-specialty and small group meetings, preimplementation interviews, and design-thinking focus groups. Results: Our process included 10 cross-specialty team meetings with 8 physicians and operational representatives, 18 individual preimplementation interviews, 10 focus group participants, and 9 small group meetings. The process components fostered collaboration and teamwork among the multidisciplinary team; supported early identification of barriers and facilitators, including divergent understanding of project goals; and developed creative ideas that contributed to intervention development. The collaboration resulted in a 4-pronged multimodal intervention. Two elements focused on modifying clinical practice to better triage clinically appropriate ED referrals to ambulatory neurology: (1) optimizing management of conditions in the ED to reduce preventable referrals, and (2) increasing deferral to Primary Care clinicians to direct appropriate specialty follow-up care. Two additional structural elements sought to directly improve appropriate referral timeliness by (3) streamlining insurance authorization processes and (4) increasing neurology appointment availability. Conclusions: This cross-specialty collaboration resulted in a multimodal intervention that called for both structural and practice changes, which were novel and supported by the results of comparable interventions. Future applications of this framework can validate its utility among different collaborative groups in new settings.
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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 | 0,049 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».