Feasibility of a hemodialysis safety checklist for nurses and patients: a quality improvement study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with end-stage renal disease are at high risk for medical errors given their comorbidities, polypharmacy and coordination of care with other hospital departments. We previously developed a hemodialysis safety checklist (Hemo Pause) to be jointly completed by nurses and patients. Our objective was to determine the feasibility of using this checklist during every hemodialysis session for 3 months. METHODS: We conducted a single-center, prospective time series study. A convenience sample of 14 nurses and 22 prevalent in-center hemodialysis patients volunteered to participate. All participants were trained in the administration of the Hemo Pause checklist. The primary outcome was completion of the Hemo Pause checklist, which was assessed at weekly intervals. We also measured the acceptability of the Hemo Pause checklist using a local patient safety survey. RESULTS: There were 799 hemodialysis treatments pre-intervention (13 January-5 April 2014) and 757 post-intervention (5 May-26 July 2014). The checklist was completed for 556 of the 757 (73%) treatments. Among the hemodialysis nurses, 93% (13/14) agreed that the checklist was easy to use and 79% (11/14) agreed it should be expanded to other patients. Among the hemodialysis patients, 73% (16/22) agreed that the checklist made them feel safer and should be expanded to other patients. CONCLUSIONS: The Hemo Pause safety checklist was acceptable to both nurses and patients over 3 months. Our next step is to spread this checklist locally and conduct a mixed methods study to determine mechanisms by which its use may improve safety culture and reduce adverse events.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| 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 | 0,001 | 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 découle