Improving Operating Room Access and Utilization at an Academic Ophthalmology Department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: A quality improvement project was conducted to improve operating room (OR) access and utilization for elective ophthalmic cases at a university-affiliated eye center. PATIENTS AND METHODS: This prospective, interventional case series assessed OR utilization across three ORs during a baseline 3-month period. Case scheduling protocols were reviewed, and key drivers of inefficiency were identified. Targeted interventions were implemented to address these barriers. RESULTS: During the baseline period, a mean of 290 surgeries were performed monthly. Scheduling delays were attributed to the lack of standardized order forms for special preoperative/operative needs, untimely completion of special preoperative tests, poor communication regarding open OR times, and inadequate enforcement of an established 14-day block time release. Following interventions, OR utilization increased by 20% and average monthly case volume rose to 350, adding approximately 60 surgeries per month. These improvements were accompanied by a more than twofold increase in use of the standardized EPIC surgical order with laterality (from 39 to 97 cases per month), demonstrating measurable adoption of workflow changes. CONCLUSIONS: Targeted, multidisciplinary interventions improved OR utilization by 20%. Quality improvement projects enhance patient access and optimize the use of institutional resources.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».