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Enregistrement W1848997551 · doi:10.1542/peds.111.se1.e419

Using Organizational Assessment Surveys for Improvement in Neonatal Intensive Care

2003· article· en· W1848997551 sur OpenAlexaff
G. Ross Baker, Hannah King, Jeanne L. MacDonald, Jeffrey D. Horbar

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal intensive care unitMedicineTeamworkOrganizational cultureQuality managementUnit (ring theory)Survey data collectionNursingIntensive careIntensive care unitMedical educationPublic relationsPsychologyOperations managementManagementManagement systemPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Problems with organizational culture, lack of or poor team communications, and conflict are often seen as barriers to improvement efforts. METHODS: A survey measuring aspects of organizational culture was administered twice to staff in neonatal intensive care units participating in the Neonatal Intensive Care Unit Quality Improvement Collaborative Year 2000 collaborative. The surveys provided comparative data on coordination, teamwork and leadership, conflict management, unit leadership and unit culture. These data were summarized and fed back to NICU teams with guidance on their use. Interviews on the use of the survey were held with 12 medical directors and patient care leaders in 9 different NICUs. RESULTS: The findings indicated that all the units contacted saw themselves as committed to undertaking the organizational survey and using the results. Some units shared the data widely and initiated changes. Other units limited the distribution of data to the unit leadership. There was no apparent relationship between scores on the survey and activities undertaken. Several respondents credited the survey with helping to promote discussions about organizational and team issues. CONCLUSIONS: Future use of the survey should include additional materials to assist in disseminating the results to staff.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations42
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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