Leading Clinical Handover Improvement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many contemporary acute care facilities lack safe and effective clinical handover practices resulting in patient transitions that are vulnerable to discontinuities in care, medical errors, and adverse patient safety events. This article is intended to supplement existing handover improvement literature by providing practical guidance for leaders and managers who are seeking to improve the safety and the effectiveness of clinical handovers in the acute care setting. METHODS: A 4-stage change model has been applied to guide the application of strategies for handover improvement. Change management and quality improvement principles, as well as concepts drawn from safety science and high-reliability organizations, were applied to inform strategies. RESULTS: A model for handover improvement respecting handover complexity is presented. Strategies targeted to stages of change include the following: 1. Enhancing awareness of handover problems and opportunities with the support of strategic directions, accountability, end user involvement, and problem complexity recognition. 2. Identifying solutions by applying and adapting best practices in local contexts. 3. Implementing locally adapted best practices supported by communication, documentation, and training. 4. Institutionalizing practice changes through integration, monitoring, and active dissemination. Finally, continued evaluation at every stage is essential. CONCLUSIONS: Although gaps in handover process and function knowledge remain, efforts to improve handover safety and effectiveness are still possible. Continued evaluation is critical in building this understanding and to ensure that practice changes lead to improvements in patient safety, organizational effectiveness, and patient and provider satisfaction. Through handover knowledge building, fundamental changes in handover policies and practices may be possible.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».