A Comparison of Quality Improvement Practices at Adult and Pediatric Trauma Centers*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Quality assurance practices are structured performance improvement and patient safety processes designed to continuously monitor, evaluate, and improve the performance of a trauma program. These practices are integral in the provision of quality injury care, and yet no comprehensive description of existing quality improvement practices used by pediatric trauma centers is available. Therefore, we compared the quality improvement programs used in adult and pediatric trauma centers by performing a reanalysis of our recent survey of trauma quality improvement practices in Canada, United States, Australia, and New Zealand. DESIGN: Prospective observational study. SETTING: Pediatric and adult trauma centers in United States, Canada, and Australasia. PATIENTS: None. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS: We surveyed 184 trauma centers verified by professional trauma organizations in the United States, Canada, and Australasia regarding their quality improvement programs. Centers were classified according to population served (adult, adult and pediatric, or pediatric patients), and quality improvement programs were compared using descriptive statistics. RESULTS: Most of the trauma centers reported engagement in quality improvement activities. Adult centers devoted a larger percentage of their quality indicators to the measurement of safety (adult 50% vs adult and pediatric 53% vs pediatric 38%, p < 0.001), whereas pediatric centers placed a greater emphasis on the timeliness of care (20% vs 24% vs 30%, p < 0.001). Few centers used quality indicators to measure the patient-centered nature of care, long-term outcomes, or secondary injury prevention. CONCLUSIONS: Opportunities for the improvement of pediatric quality improvement programs exist including a need to determine the optimal structure for trauma quality improvement, develop patient-centered quality indicators of injury care, measure long-term outcomes, and create measures of secondary injury prevention.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».