Regional Collaborations as a Tool for Quality Improvements in Surgery
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Background: A systematic review of the literature identifying regional collaborations in surgical practice examining practices related to quality improvement. Methods: The MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Library databases, were searched for published reports of regional collaborations in the surgical community relating to initiatives to enhance quality improvement, quality of care, patient safety, knowledge transfer, or communities of practice. Results: Seven collaborative initiatives met the inclusion criteria and were included in the systematic review of the evidence. Motivations for initiating collaborations were often in response to external demands for performance data. Changes in the processes of clinical care and improvements in clinical outcomes were reported on the basis of the collaborative efforts. Significant improvements in clinical outcomes such as decreases in mortality rates, lower duration of postoperative intubations, and fewer surgical-site infections were reported. Quality improvement process measures were also reported to be improved across all of the collaborative initiatives. Success factors included (a) the establishment of trust among health professionals and health institutions; (b) the availability of accurate, complete, relevant data; (c) clinical leadership; (d) institutional commitment; and (e) the infrastructure and methodological support for quality management. Conclusions: A community of practice framework incorporating the success elements described in the systematic review of the literature can be used as a valuable model for collaboration amongst surgeons and healthcare organizations to improve quality of care and foster continuing professional development. Results from the systematic review of the literature investigating models for collaboration among surgeons and healthcare organizations supports the idea that improving the quality of care and fostering continuing professional development is possible through the creation of communities of surgical practice based on identified success elements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».