Barriers to implementing the World Health Organization’s Trauma Care Checklist
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of trauma patients is difficult because of their complexity and acuity. In an effort to improve patient care and reduce morbidity and mortality, the World Health Organization developed a trauma care checklist. Local stakeholder input led to a modified 16-item version that was subsequently piloted. Our study highlights the barriers and challenges associated with implementing this checklist at our hospital. METHODS: The checklist was piloted over a 6-month period at St. Michael's Hospital, a Level 1 trauma center in Toronto, Canada. At the end of the pilot phase, individual, semistructured interviews were held with trauma team leaders and nursing staff regarding their experiences with the checklist. Axial coding was used to create a typology of attitudes and barriers toward the checklist, and then, vertical coding was used to further explore each identified barrier. Checklist compliance was assessed for the first 7 months. RESULTS: Checklist compliance throughout the pilot phase was 78%. Eight key barriers to implementing the checklist were identified as follows: perceived lack of time for the use of the checklist in critically ill patients, unclear roles, no memory trigger, no one to enforce completion, not understanding its importance or purpose, difficulty finding physicians at the end of resuscitation, staff/trainee changes, and professional hierarchy. CONCLUSION: The World Health Organization Trauma Care Checklist was a well-received tool; however, consideration of barriers to the implementation and staff adoption must be done for successful integration, with special attention to its use in critically ill patients. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic/care management, level V.
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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 | 0,084 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».