Highly Reliable Procedural Teams: The Journey to Spread the Universal Protocol in Diagnostic Imaging
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The Joint Commission’s Universal Protocol has been widely implemented in surgical settings since publication in 2003. The elements improved patient safety in operating rooms, and the same rigor is being applied to procedures occurring in other health care arenas, in particular, diagnostic imaging. OBJECTIVE: In 2011, Kaiser Permanente West Los Angeles’s Diagnostic Imaging Department desired to adapt previous work on Universal Protocol implementation to improve patient safety in interventional radiology and mammography procedures. DESIGN: The teams underwent human factors training and then adapted key interventions used in surgical suites to their workflows. Time-out posters, use of whiteboards, "glitch books," and regular audits provided structure to overcome the risks that human factors present. MAIN OUTCOME MEASURES: Staff and physician perceptions of the teamwork and safety climates in their modalities were measured using the Safety Attitudes Questionnaire at baseline and at 18 months after training. Unusual Occurrence Reports were also reviewed to identify events and near misses that could be prevented. Implementation of key process changes were identified as process measures. RESULTS: Perception of the safety climate improved 25% in interventional radiology and 4.5% in mammography. Perception of the teamwork climate decreased 5.4% in interventional radiology and 16.6% in mammography. Unusual occurrences were underreported at baseline, and there is ongoing reluctance to document near misses. CONCLUSION: This work provides important considerations of the impact of departmental cultures for the implementation of the Universal Protocol in procedural areas. It also reveals unexpected challenges, and requires long-term effort and focus.
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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 | 0,341 | 0,392 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».