A Survey of Nurses' Beliefs About the Medical Emergency Team System in a Canadian Tertiary Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses are the primary activators of the medical emergency team (MET). Although the MET system can empower nurses to seek help in managing acutely ill patients, few data on nurses' beliefs about the system are available. OBJECTIVE: To evaluate nurses' beliefs and behaviors about the MET system. METHODS: Nurses from a large academic hospital in Canada were surveyed (2 demography-related questions and 17 Likert-scale questions). RESULTS: Of 614 nurses employed on units participating in the MET system, 293 (47.7%) were approached and 275 completed the survey (response rate, 93.9%). Most respondents (84.2%) believed that the MET could prevent cardiopulmonary arrest in acutely ill patients, and 94% believed that the MET allowed them to seek help for patients they were worried about. Most nurses (75.9%) would call the responsible physician before activating the MET. Fifteen percent indicated reluctance to activate the MET because of fear of criticism, but only 2.2% considered the MET overused. Most (81.3%) believed that the MET did not increase their workload, and 91.3% did not believe that the MET reduced their skills. Forty-eight percent of nurses indicated that they would activate the MET for a patient they were worried about, even if the patient had normal vital signs. CONCLUSION: Nurses value the MET system. Nurses believe that the MET can help them care for acutely ill patients and improve outcomes. However, barriers to MET activation exist, including a fear of criticism and an adherence to a more traditional model of first contacting the responsible physician before activating the MET.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».