A novel emergency operating room online scheduling software: making the operating room more efficient and cost effective
Notice bibliographique
Résumé
Operating room efficiency is invaluable for all medical systems across the globe but is especially important for public systems such as the one in Canada where resources are limited with many patients requiring care. A new online scheduling software ORNET.CA was created and installed in a level one trauma centre, the Montreal General Hospital (MGH), in Montreal, Canada. All nursing staff were then trained for its use. Physicians were also sent an email with instructions of its use (Appendix A,B). The pilot for the software was launched in October 2015. The results demonstrate that ORnet can improve OR efficiency by up to 10% by improving communication which represent an average cost saving of $267,325.99 annually in Quebec for a single hospital centre. We demonstrate that ORnet improves communication between hospital staff and physicians, reduces workflow interruption, and improves the quality of the working environment. In addition to saving money, the results showed that a simple scheduling software accessible to all health care staff allows for improvement in quality of life, and a leads to a decrease in stress and anxiety levels amongst residents. This in turn could potentially equate to a reduction in attrition rates among surgical residents. We also demonstrate that the software improves OR efficiency, potentially reducing personnel cost by approximately 10% annually
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».