Leading Clinical Handover Improvement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle