Time to care: a patient‐centered quality improvement strategy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe the processes and results of implementing and evaluating the Releasing Time to Care™ (RTC™) model in a 45‐bed Neurosciences unit in a tertiary care hospital in Saskatchewan province of western Canada. Design/methodology/approach Organizational restructuring in healthcare systems has impacted the ability of clinical registered nurses (CRNs) in participation and in influencing the decision making that affect the delivery and outcomes of patient‐centered care. At the same time, CRNs' work has intensified because of increases in patient acuity, technological advances, complexity of care provided to patient families and communities, in addition to the intensifying demands put on by an aging population and dwindling resources. The work reported in this paper shows that significant improvements have been made based on the current needs and the change is forever imminent. Establishing solid people connections and networking opportunities proved valuable for current and future exchange of information and knowledge translation. Findings Model implementation resulted in positive narrative and empirical data including: improved patient safety, staff engagement, leadership opportunities and an affirmative shift in organizational culture. Improved patient safety was evidenced by a reduction in falls and decreased medication errors. Originality/value The paper focuses on including the clinical nurse in organizational and system change towards improving patient‐centered quality care. Neurosciences 6300 at Royal University Hospital (RUH) in Saskatoon, was viewed as an RTC™ champion and one of the first to implement and complete the 11‐module toolkit.
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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 | 0,035 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».