Reducing Missed Outpatient Appointments in Pediatric Urology: A Pre-Post Analysis of an Automated Text Reminder Intervention
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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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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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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 découle