Reducing Missed Outpatient Appointments in Pediatric Urology: A Pre-Post Analysis of an Automated Text Reminder Intervention
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Missed outpatient appointments, or no-shows, decrease clinic efficiency and are a major challenge in delivering high-quality, cost-effective care. Given the ubiquity of smartphones, automated text reminders are an attractive tool to promote appointment adherence. Thus, our study aims to describe the prevalence and predictors of pediatric urology clinic appointment no-shows and the effectiveness of an automated text reminder system. METHODS: We surveyed all in-person and telehealth pediatric urology clinic appointments within our institution's health system from January to December 2023. Ethnicity, native language, need for interpreter, clinic site, visit type, appointment time, and insurance type were measured. The primary outcome was appointment no-show rate. Secondary outcomes were appointment cancellation and rescheduling rates. Odds for no-show, cancellation, and rescheduling were compared between the preintervention and postintervention groups. A univariate and multinomial logistic regression model was used with attended visits as the reference for the outcome. RESULTS: A total of 15,315 outpatient urology clinic appointments were scheduled; 60.0% attended, 24.1% rescheduled, 9.4% cancelled, and 6.5% missed/no-show. Implementation of text reminders was associated with more visit cancellations (odds ratio [OR] 1.20 [1.01-1.42]), but fewer rescheduled visits (OR 0.78 [0.70-0.86]) and no-shows (OR 0.72 [0.60-0.85]). Spanish language, follow-up visits, and nurse visits were less likely to no-show (OR 0.66 [0.54-0.79], 0.80 [0.68-0.93], and 0.15 [0.06-0.37], respectively). Patients with public-payer insurance or appointments before 10:00 am had a higher odds of no-show (OR 3.38 [1.95-5.86] and 1.25 [1.04-1.51], respectively). CONCLUSIONS: An automated text reminder system is effective in reducing no-show rates for pediatric urology clinic appointments in an academic tertiary care setting.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».