Variation in printed handoff documents: Results and recommendations from a multicenter needs assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Handoffs of patient care are a leading root cause of medical errors. Standardized techniques exist to minimize miscommunications during verbal handoffs, but studies to guide standardization of printed handoff documents are lacking. OBJECTIVE: To determine whether variability exists in the content of printed handoff documents and to identify key data elements that should be uniformly included in these documents. SETTING: Pediatric hospitalist services at 9 institutions in the United States and Canada. METHODS: Sample handoff documents from each institution were reviewed, and structured group interviews were conducted to understand each institution's priorities for written handoffs. An expert panel reviewed all handoff documents and structured group-interview findings, and subsequently made consensus-based recommendations for data elements that were either essential or recommended, including best overall printed handoff practices. RESULTS: Nine sites completed structured group interviews and submitted data. We identified substantial variation in both the structure and content of printed handoff documents. Only 4 of 23 possible data elements (17%) were uniformly present in all sites' handoff documents. The expert panel recommended the following as essential for all printed handoffs: assessment of illness severity, patient summary, action items, situation awareness and contingency plans, allergies, medications, age, weight, date of admission, and patient and hospital service identifiers. Code status and several other elements were also recommended. CONCLUSIONS: Wide variation exists in the content of printed handoff documents. Standardizing printed handoff documents has the potential to decrease omissions of key data during patient care transitions, which may decrease the risk of downstream medical errors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».