Highly Reliable Procedural Teams: The Journey to Spread the Universal Protocol in Diagnostic Imaging
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.
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.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle