Determination of Patient Waiting Time and Associated Factors at General Out-Patient Department (GOPD) of Irrua Specialist Teaching Hospital (ISTH), Irrua, Nigeria - An Electronic Medical Record Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prolonged waiting typically affects patients’ satisfaction and may deter subsequent utilization of healthcare facility. There is a paucity of information regarding waiting time in hospitals where the Electronic medical record is been utilized particularly from the patients’ viewpoint. The aim of this study was to assess the waiting time and associated factors at the GOPD clinic of Irrua Specialists Teaching Hospital, (ISTH) where the EMR is fully adopted and operational. Subjects and Methods: An institutional-based descriptive cross-sectional study was carried out among 318 adult patients aged 21 and above who attended the GOPD of ISTH, Irrua, Nigeria. Patients were selected by simple random sampling and a structured questionnaire was used to collect data at the last service point. Data collected were cleaned and analyzed using the Statistical Package for Social Sciences version 20. Level of significance was set at p < 0.05. Results: The average waiting time for the clinic was 217 ± 37 minutes. Patients who were first-timers took much longer time (226.1min) than returning patients (206.1min) (p = 0.019).The primary reasons for the delay were: the clinic's bad physical layout, with the radiology and laboratory department located far from the consultation rooms, the instructional services provided to medical students during consultations, and the lack of reliable intranet connectivity with the EMR. Conclusion: Patients visiting the GOPD clinic experienced considerably long waiting hours even with the full implementation of the EMR. The foremost cause of this delay was the unstable EMR intranet at both the service point and payment stations. The EMR intranet connectivity should be improved upon to provide seamless services and reduce waiting time.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».