Exploring Innovations and Factors to Optimize Adult Neurosurgery Inpatient Flow in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Poorly managed inpatient flow can lead to adverse health outcomes, including increased mortality and readmission rates. In neurosurgery, optimizing inpatient flow is crucial to improving patient experience and outcomes, but the factors influencing it are unclear. A preliminary analysis revealed suboptimal average length of stay (ALOS) and expected length of stay (ELOS) rates – key metrics used to assess inpatient flow – across Alberta, Canada. The purpose of this study was to evaluate the current state of inpatient flow in Alberta’s neurosurgical care and explore strategies for enhancement. Methods: This study used mixed methods: a rapid scoping review and a retrospective cohort study. The rapid scoping review synthesized peer-reviewed and gray literature (after a three-stage screening process) to identify factors impacting neurosurgery inpatient flow across jurisdictions. The cohort study analyzed Alberta’s adult neurosurgical patient data from 2009 to 2019 to explore how patient- and system-level factors relate to ALOS/ELOS rates. Results: Nine of the 391 screened articles were included in the review. Three main themes emerged influencing neurosurgery inpatient flow: interdisciplinary care pathways, introducing new roles and identification of risk factors. Building on these themes, patient- and system-level factors impacting ALOS/ELOS were explored. ALOS/ELOS rates varied among the five Alberta Health Services zones, with Rural Zone 1 having the highest and significantly different rate. Age, sex, zone and comorbidities significantly accounted for differences in ALOS/ELOS rates ( p < 0.001). Conclusions: Neurosurgery patients in Alberta are experiencing longer hospital stays than expected. Several areas requiring further research have been identified, along with potential strategies to enhance patient care and outcomes.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».