Morbidity and Mortality Conference: Its Purpose Reclaimed and Grounded in Theory
Notice bibliographique
Résumé
ISSUE: The morbidity and mortality conference (MMC) remains a central activity within the departments of our academic healthcare institutions. It is deeply rooted in the premise that we can learn from our mistakes, thereby improving the care we provide. Recent advances in our understanding of medical error and quality improvement have challenged the value of traditional models of MMC. As a result the purpose of MMC has become clouded and ill-defined: Is it an educational conference that promotes mastery of clinical acumen, or is it a venue to drive quality improvement by addressing systems-based issues in delivering care? Or can it serve both purposes? EVIDENCE: Review of the history of MMC, the literature, and critical application of education theory demonstrates the source of the confusion and the challenges in viewing it through the exclusive lens of either education or quality improvement. Application of experiential learning theory helps resolve this discord showing how the conference facilitates the development of clinical mastery while informing quality improvement programs about important and relevant systems-based issues. IMPLICATION: Building on this, we present a model for MMC involving five essential elements: case-based involving an adverse patient event, anonymity for participants, expert guided critical analysis, reframing understanding of the case presentation and related systems-based factors, and projection to practice change. This model builds on previously described models, is grounded in the literature, and helps clarify its role from both the educational and the quality improvement perspectives.
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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 | 0,076 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,047 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,016 |
| 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 ».