Improving residents' handovers through just-in-time training for structured communication
Notice bibliographique
Résumé
In a recent quality assurance project we learned that nearly half of the handovers we examined were characterized as unsatisfactory by our residents, who provided examples in which their anxiety had been piqued and patient care had been affected. These reports substantiated a growing body of literature on the relationship between the quality of handover and the quality of patient care, so we sought to improve the quality and consistency of the in-hosptial handovers undertaken by our internal medicine residents. Senior residents attended morning report for three consecutive month long blocks and evaluated the quality of the handovers using an observational protocol comprised of 16 aspects of effective handover. During the first block, the resident observed a median of eight of the 16 practices occurring across the 46 handovers, and a large amount of variability. At the beginning of the subsequent block we presented a concise introduction to a structured handover procedure (SBARR). The median quality of the subsequent 33 handovers rose to 11, and the variability decreased considerably. In the next block we refined the SBARR orientation to focus on the errors observed in the previous blocks, and the improvement in the quality and variability was sustained. The minor change, which requires few resources to sustain, had a favourable impact on the quality of our residents' in-hospital handovers.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».