Getting the message: a quality improvement initiative to reduce pages sent to the wrong physician
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One in seven pages are sent to the wrong physician and may result in unnecessary delays that potentially threaten patient safety. The authors aimed to implement a new team-based paging process to reduce pages sent to the wrong physician. METHODS: The authors redesigned the paging process on general internal medicine (GIM) wards at a Canadian academic medical centre by implementing a standardised team-based paging process (pages directed to one physician responsible for receiving pages on behalf of the entire physician team) using rapid-cycle change methods. The authors evaluated the intervention using a controlled before-after study design by measuring pages sent to the wrong physician before and after implementation of the redesigned paging process. RESULTS: Pages sent to the wrong physician from the GIM (intervention) wards decreased from 14% to 3% (11% reduction), while pages sent to the wrong physician from control wards fell from 13% to 7% (6% reduction). The difference between the intervention wards and the control wards was significant (5% greater reduction in the intervention group compared with the control group, p=0.008). Nurses were more satisfied with team-based paging than the existing paging process. Team-based paging may, however, introduce changes in communication workflow that lead to increased paging interruptions for certain members of the physician team. CONCLUSIONS: The authors successfully redesigned the hospital's paging process to decrease pages sent to the wrong physician. They recommend that the frequency of pages sent to the wrong physician is measured and changes be implemented to paging processes to reduce this error.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».