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Enregistrement W1981901293 · doi:10.3109/13561820.2014.984021

Rapid response systems and collective (in)competence: An exploratory analysis of intraprofessional and interprofessional activation factors

2014· article· en· W1981901293 sur OpenAlexaff
Simon Kitto, Stuart Marshall, Sarah McMillan, Bill Shearer, Michael Buist, Rachel Grant, Monica Finnigan, Stuart Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingCompetence (human resources)Health professionalsPatient safetyHealth careExploratory researchMedicineFocus groupPsychologyMedical educationSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid response system (RRS) is a patient safety initiative instituted to enable healthcare professionals to promptly access help when a patient's status deteriorates. Despite patients meeting the criteria, up to one-third of the RRS cases that should be activated are not called, constituting a "missed RRS call". Using a case study approach, 10 focus groups of senior and junior nurses and physicians across four hospitals in Australia were conducted to gain greater insight into the social, professional and cultural factors that mediate the usage of the RRS. Participants' experiences with the RRS were explored from an interprofessional and collective competence perspective. Health professionals' reasons for not activating the RRS included: distinct intraprofessional clinical decision-making pathways; a highly hierarchical pathway in nursing, and a more autonomous pathway in medicine; and interprofessional communication barriers between nursing and medicine when deciding to make and actually making a RRS call. Participants also characterized the RRS as a work-around tool that is utilized when health professionals encounter problematic interprofessional communication. The results can be conceptualized as a form of collective incompetence that have important implications for the design and implementation of interprofessional patient safety initiatives, such as the RRS.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,388
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

Citations83
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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