30-4EAN Stopwatch: tecnologia para melhoria da qualidade do atendimento a pacientes oncológicos
Bibliographic record
Abstract
Introdução O paciente oncológico vivencia fatores estressores que perpassam a rotina de tratamento, tais como fila de espera e demora na dispensação da medicação. 1,2 Diante dessas dificuldades, é importante que haja inovações tecnológicas que mapeei barreiras no processo de atendimento, proporcionando maior qualidade no atendimento em saúde. Sabendo dessas problemáticas, o estudo tem como objetivo relatar a criação de uma tecnologia – Stopwatch - que acompanha a jornada do paciente em um ambulatório oncológico.Método A tecnologia Stopwatch foi criada pela colaboração dos setores de enfermagem e da tecnologia da informação para identificar gargalos que causam atrasos na dispensação de medicamentos. Na primeira fase, foi realizado um mapeamento do tempo desde a manipulação do medicamento pela equipe da farmácia até sua entrega no posto de enfermagem. Os setores foram:-Farmácia Satélite -> Enfermagem: 12 minutos para liberar a punção e pré-medicação.-Farmácia Produção -> Enfermagem: 45 min para liberar quimioterapia.-Enfermagem -> Alta.Na segunda etapa, a tecnologia foi utilizada para monitorar o tempo de entrega de cada setor conforme os acordos estabelecidos. Na terceira etapa, foi implementado um painel de controle em tempo real, onde a equipe é notificada em caso de atraso, permitindo a prestação de justificativas para mapear as barreiras.Resultado Após mapear o processo, identificamos que a farmácia satélite tinha um índice de atraso de 16,71%, enquanto a farmácia de produção registrava 19,67%. As principais causas de atraso foram dificuldade de rede venosa, liberação de múltiplos protocolos e alta demanda simultânea de pacientes. Três meses após a implantação da ferramenta, foram reduzidos para aproximadamente 9,69% na farmácia satélite e 5,61% na farmácia de produção, indicando uma melhoria significativa.Conclusão O uso da tecnologia foi possível aprimorar o entendimento do desempenho, identificar entraves à eficiência, melhorar a motivação e facilitar a tomada de decisões através de previsões, além de diminuir o tempo de espera dos pacientes de forma segurança e com qualidade no atendimento. O Stopwatch se mostrou uma inovação que capaz de otimizar a eficiência dos sistemas de saúde, podendo ser disseminado em outros contextos de saúde.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.082 | 0.021 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".