Enhancing the Quality of Morbidity and Mortality Rounds: The Ottawa M&M Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to determine the feasibility and acceptability of a structured morbidity and mortality (M&M) rounds model through an innovative educational intervention. METHODS: The authors engaged the Departments of Emergency Medicine (EM) and Trauma Services at a tertiary care teaching hospital. A needs assessment was performed; the Ottawa M&M rounds model was developed, implemented, and then evaluated as a four-part intervention. This consisted of: 1) physician training on case selection and analysis, 2) engaging interprofessional members, 3) disseminating lessons learned, and 4) creating an administrative pathway for acting on issues identified through the M&M rounds. The measures of intervention feasibility included the proportion of sessions adherent to the new model and M&M rounds attendance. Pre- and postintervention surveys of presenters and attendees were used to determine intervention acceptability. M&M presentation content was reviewed to determine the most frequently adopted components of the model. RESULTS: Nine of 14 (64.3%) sessions were adherent to three of four components of the Ottawa M&M Model. Of those M&M attendees who responded to the survey (796 of 912, 87.2%), improvements were found in M&M rounds attendance as well as perceived effect on clinical practice at both individual and departmental levels. Thirty-seven case presentations were analyzed and improvements postintervention were found in appropriate case selection and recognition of cognitive and system issues. CONCLUSIONS: The Ottawa M&M Model was a feasible intervention that was perceived to be effective by both presenters and attendees. The authors believe that this could be readily applied to any hospital department seeking to enhance quality of care and patient safety.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».