Lost information during the handover of critically injured trauma patients: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical information may be lost during the transfer of critically injured trauma patients from the emergency department (ED) to the intensive care unit (ICU). The aim of this study was to investigate the causes and frequency of information discrepancies with handover and to explore solutions to improving information transfer. METHODS: A mixed-methods research approach was used at our level I trauma centre. Information discrepancies between the ED and the ICU were measured using chart audits. Descriptive, parametric and non-parametric statistics were applied, as appropriate. Six focus groups of 46 ED and ICU nurses and nine individual interviews of trauma team leaders were conducted to explore solutions to improve information transfer using thematic analysis. RESULTS: Chart audits demonstrated that injuries were missed in 24% of patients. Clinical information discrepancies occurred in 48% of patients. Patients with these discrepancies were more likely to have unknown medical histories (p<0.001) requiring information rescue (p<0.005). Close to one in three patients with information rescue had a change in clinical management (p<0.01). Participants identified challenges according to their disciplines, with some overlap. Physicians, in contrast to nurses, were perceived as less aware of interdisciplinary stress and their role regarding variability in handover. Standardising handover, increasing non-technical physician training and understanding unit cultures were proposed as solutions, with nurses as drivers of a culture of safety. CONCLUSION: Trauma patient information was lost during handover from the ED to the ICU for multiple reasons. An interprofessional approach was proposed to improve handover through cross-unit familiarisation and use of communication tools is proposed. Going beyond traditional geographical and temporal boundaries was deemed important for improving patient safety during the ED to ICU handover.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».