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Enregistrement W2037115859 · doi:10.4338/aci-2011-11-ra-0067

Understanding interprofessional communication: a content analysis of email communications between doctors and nurses

2012· article· en· W2037115859 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Clinical Informatics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationContent analysisElectronic mailMedicineWorld Wide WebFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical communication is recognized as a major source of errors in hospitals. The lack of documentation of communication, especially among verbal interactions, often creates hindrances and impedes improvement efforts. By providing smartphones to residents and encouraging nurses to communicate with residents by email shifted much of the communication to emails which permitted analysis of content. OBJECTIVE: Description on the interprofessional email communication between doctors and nurses occurring on the general internal medicine wards at two academic hospitals. DESIGN: A prospective analysis of email communications between doctors and nurses. SETTING: 34 out of the 67 residents who were on the general medicine clinical teaching units consented to allow analysis of their emails over a 6 month period. MAIN MEASURES: Statistical tabulations were performed on the volume and frequency of communications as well the response time of messages. Two physicians coded the content of randomly selected emails for urgency, emotion, language, type of interaction, and subject content. KEY RESULTS: A total of 13,717 emails were available for analysis. Among the emails from nurses, 39.1% were requests for a call back, 18.9% were requests for a response by email and the remaining 42.0% indicated no response was required from physicians. For the messages requesting a response by email, only 50% received an email response. Email responses had a median response time of 2.3 minutes. Content analysis revealed that messages were predominantly non-urgent. The two most frequent purposes for communications were to convey information (91%) and to request action by the physician (36%). CONCLUSIONS: A smartphone-based email system facilitated the description and content analysis of a large amount of email communication between physicians and nurses. Our findings provide a picture of the communication between physicians, nurses and other healthcare professionals. This work may help inform the further development of information and communications technology that can improve clinical communication.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,408
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,054 · 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