Influence of AIDET in the improving quality metrics in a small community hospital - before and after analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: As the US healthcare system is becoming a more outcomes based system, increasing emphasis is being paidto improving all aspects of health care delivery. Interpersonal and communication skills, an ACGME (Accreditation Councilfor Graduate Medical Education) core competency in resident education, play a fundamental role in this effort. This aspectof healthcare delivery is also part of Medicare hospital reviews. In our hospital, the administration has introduced AIDET (Acknowledge, Introduce, Duration, Explanation, and Thank you) as a communication strategy which promises to improveexchange of information between healthcare professionals as well as with patients and their families. Objective: Determine if theAIDET strategy used in our facility has improved patient satisfaction.Methods: This study was done using pretest post test experimental design. Patient satisfaction was measured using scores fromthe HCAHPS (Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems) quarterly reports from the 3rd quarter of2010 to the 2nd quarter of 2013. Pre and post AIDET implementation results were statistically analysed using a paired t-test.Results are reported as a p-value with < .05 being statistically significant.Results: There were a total of 1,811 patient responses sampled from the 3rd quarter of 2010 to the 2nd quarter of 2013. Asignificant change < .05 was seen in the way Nurses Explain, Doctors Explain and Nurses listen in the pre and post AIDETimplementation comparison. The change in percentage of patients that believed doctors and nurses explained things to them in away they could understand showed a p-value of .02. The trend in percentage of patients that perceived that nurses always listenedcarefully to them showed a p-value of .02 as well. On the other hand, the data evaluating how doctors listened carefully to themdid not reach statistical significance with a p-value of .08. The remaining categories of “Told About Medication” and “Help afterDischarge” were both found not have changed significantly either.Conclusions: The implementation of AIDET education may have had a significant impact on provider-patient communication inour facility, especially in the patient’s perception of explaining things in a way they could understand. On the other hand, in theresponses to the question of whether or not doctors listened carefully to them, there was some improvement over time, howeverthis did not achieve statistical significance.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».