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Enregistrement W4417296746 · doi:10.1093/pch/pxaf116.075

75 Implementation of a family physician-staffed streamlined care team at an academic tertiary care children’s hospital

2025· article· en· W4417296746 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie Buba, Mary Pothos, Julie Breau, Stephanie Lemay, Catherine D. Chong, Kristal Hennigar, Nathalie Major

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachTertiary careQuality managementHealth careScope (computer science)PopulationQuality (philosophy)Psychological interventionInpatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background CHEO is an academic tertiary care children’s hospital in Ottawa, Ontario that serves a catchment of 500,000 children and youth in eastern Ontario, western Quebec and Nunavut resulting in ∼3000 annual admissions to our general paediatric inpatient units. With population growth, increasing complexity of patients and limited health care resources, there is a need to modify existing inpatient care delivery models to increase capacity, efficiency and improve patient flow. Family physician (FP) hospitalist models have been successfully employed in adult hospitals in response to a complex set of provider, system and patient factors. Objectives A streamlined care team (SCT) staffed by FPs was proposed to provide care to short-stay paediatric inpatients with simple, single-system diagnoses. This innovative patient care model allows for better alignment of patient needs to physician scope of practice, improved access to care, facilitation of community connections and enhancement of learner experience on the inpatient medicine units. Design/Methods A multidisciplinary Kaizen event was held in September 2022 and employed quality improvement methods (Define-Measure-Analyze-Design-Validate) to reimagine care delivery on the inpatient units. A SCT working group engaged stakeholders, secured funding, recruited FPs, developed orientation materials and created a system of peer support for FPs. Measures being monitored include number of patients assigned to the SCT, length of stay and the percentage of discharges before noon. Results The SCT was launched in January 2024. Four FPs rotated through the SCT in one-week intervals, Monday to Friday, daytime hours. Learners were not assigned to the SCT during the implementation period. Overnight and weekend coverage was assumed by the hospital paediatricians and learners on-call. In the first 4 months (January-April 2024), the median number of patients attended by the FP per week was 10. During this same period, 111 patients were discharged with 39% leaving the hospital by noon. The median length of stay was 3 days. There were no major patient safety incidents. Challenges included recruitment of FPs, balancing patient inclusion criteria with maximizing census, streamlining communication between team members, FP orientation and “in-time” peer support. Conclusion The implementation of a SCT staffed by FPs successfully improved access to care through timely transitions with no major patient safety concerns. A comprehensive post-launch evaluation is underway to inform future improvements as we transition to a more permanent model. Future directions include expanding the scope of patient care, advocating for 7-day FP coverage and integrating learners into the SCT. A comprehensive KT strategy will also be created to enable broad dissemination to CPS members.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,314 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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