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Enregistrement W4416292535 · doi:10.1097/jhq.0000000000000511

Standardizing Inventory Reduces Reprocessing Time and Costs Through Worker Task Familiarity in Medical Devices

2025· article· en· W4416292535 sur OpenAlexaboutno aff
Gurjovan Sahi, Jin Du, Aazad Abbas, Ajay Shah, Johnathan R. Lex, Albert Yee, Jérémie Larouche, Jay Toor

Notice bibliographique

RevueJournal for Healthcare Quality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMedical Device Sterilization and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)MEDLINETask analysisPatient safety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical instrument inventory optimization leads to sizable cost savings through tray reduction. Yet, a commonly overlooked benefit is the increase in efficiency stemming from reduced task variety for health care workers resulting from this reduction in inventory variety. We hypothesized that reducing the variety of surgical instrument trays would lead to significant improvement in reprocessing time, labor cost savings, and staff satisfaction. METHODS: We conducted a 12-month observational study at an academic hospital's medical device reprocessing (MDR) department before and after inventory optimization. The evaluated outcome measures were MDR time saved, labor cost reduction, and worker satisfaction as measured by an anonymized survey. RESULTS: After standardization, the results revealed that the time savings of new MDR technicians (14 ± 6.2 minutes) were significantly higher than the time savings of experienced MDR technicians (4.6 ± 5.7 minutes) ( p < .001). The total reprocessing cost savings equal $2,575.96 Canadian Dollars (CAD) annually. We found a higher satisfaction with the standardized tray among MDR technicians, with eight of nine new MDR technicians (89%) significantly preferring it, and 12 of 19 (63%) experienced MDR technicians "somewhat" preferring the standardized tray. CONCLUSION: Standardizing surgical trays enhances efficiency, reduces costs, and improves staff satisfaction, making it a valuable strategy in inventory management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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