Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Authentic leadership, engaged teams and clear vision are essential to the effective delivery of quality paediatric critical care services. Strategies for program innovation and sustained improvements are the framework from which leaders build success. Aims: We will describe our extensive 5 year improvement plan and the systematic leadership interventions which successfully achieved our high performance team vision. Methods: Multimodal interventions were designed to invest in our people, build program structure, establish a tangible organizational and industry presence and entrench a culture of excellence and innovation. Strong leadership presence drove an aggressive recruitment strategy (including new graduate nurses) established an inclusive learning and professional development culture, facilitated a team approach to problem-solving and improve interprofessional/interdepartmental relationships. Progress over time was measured by staff engagement surveys and tracking of quality performance data. Results: Improvements in nurse staffing shortfalls were realized with the elimination of RN vacancy rates (previously 25 to 45%) and new hire candidates are now wait-listed for positions. The RN turnover rate has decreased from 9.7% to 6% and 80% of new graduate nurses have been retained in critical care after 5 years. OR cancellations have been reduced by greater that 30% and patient deferrals nearly eliminated. Staff engagement results, previously below organizational averages, are now consistently sustained above organizational norms. Conclusions: The consistent presence of authentic leadership catalyzed our team, capitalized on existing talent and improved the yield of each program improvement intervention. Comprehensive strategies lead by engaged leaders enhanced our capacity to deliver excellent evidenced based service and improve patient, family and system outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,845 | 0,759 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».