MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6964077913 · doi:10.25384/sage.c.5006822.v1

The Impact of a New Triage and Booking System on Renal Clinic Wait Times

2020· other· en· W6964077913 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageReferralPsychological interventionDescriptive statisticsHealth careNova scotiaQuality managementPatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Prolonged wait times are known barriers to accessing nephrology care for patients needing more urgent specialist services. Improved process and standardized triage systems are known to minimize wait times of urgent or semi-urgent care in health care disciplines. In Central Zone (CZ) renal clinic, mean wait times for urgent (P1) and semi-urgent (P2) referrals were prolonged before 2014. We also observed prolonged wait times for elective (P3-P5) categories. Improving wait times was identified as an access to care quality improvement focus in CZ renal clinic of the Nova Scotia Health Authority (NSHA).Objectives:To describe our new referral process and new triage system, and to examine their effect on number of referrals wait-listed and mean wait times.Design:A quasi-experimental design was used.Setting:Halifax, Nova Scotia, Canada.Participants:Patients referred to Central Zone Renal Clinic between 2012 and 2018.Measurements:A time series of referral counts and wait times for each triage category were measured before our interventions and after implementing our interventions.Methods:We reviewed our referral processes to identify gaps leading to prolonged wait times. On January 1, 2014, we implemented new administrative procedures: pretriage (standardized referral information form and staff training), triage (standardized clinic intake criteria and new triage guidelines), posttriage (protecting clinic spots for urgent and semi-urgent referrals, wait-list maintenance, and increasing new referral clinic capacity). Data were collected prospectively. Descriptive analysis on mean wait times was done using run charts.Results:A 33% reduction in total number of referrals wait-listed was observed over 4.5 years after intervention. Descriptive analysis of the urgent and semi-urgent categories (P1 and P2) revealed a significant shift of mean wait times on run charts after the interventions. Target wait time was achieved in 94% of P1 category and 78% of P2 category.Limitations:This type of study design does not exclude confounding variables influencing results. We did not explore stakeholder satisfaction or whether the new referral process presented barriers to resending referrals that had insufficient triage data. The long-term sustainability of adding demand-responsive surge clinics and opportunity cost were not assessed. Our referral process and triage system have not been externally validated and may not be applicable in settings without wait-lists or settings that use electronic, telephone or telemedicine consults.Conclusion:Our selective intake of referrals with adequate triage information and referrals needing nephrology consult as defined by our clinic intake criteria reduced number of referrals wait-listed. We saw improved wait times for urgent and semi-urgent referrals with these categories now falling within target wait times for the vast majority of patients. The work of this improvement initiative continues especially for the lower-risk triage categories.Trial registration:Not applicable as this was a Quality improvement initiative.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSage Journals DataTravaux en français237 207