Protocol to describe the analysis of text-based communication in medical records for patients discharged from intensive care to hospital ward
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective communication during hospital transitions of patient care is fundamental to ensuring patient safety and continuity of quality care. This study will describe text-based communication included in patient medical records before, during and after patient transfer from the intensive care unit (ICU) to a hospital ward (n=10 days) by documenting (1) the structure and focus of physician progress notes within and between medical specialties, (2) the organisation of subjective and objective information, including the location and accessibility of patient data and whether/how this changes during the hospital stay and (3) missing, illegible and erroneous information. METHODS: This study is part of a larger mixed methods prospective observational study of ICU to hospital ward transfer practices in 10 ICUs across Canada. Medical records will be collected and photocopied for each consenting patient for a period of up to 10 consecutive days, including the final 2 days in the ICU, the day of transfer and the first 7 days on the ward (n=10 days). Textual analysis of medical record data will be completed by 2 independent reviewers to describe communication between stakeholders involved in ICU transfer. ETHICS AND DISSEMINATION: Research ethics board approval has been obtained at all study sites, including the coordinating study centre (which covers 4 Calgary-based sites; UofC REB 13-0021) and 6 additional study sites (UofA Pro00050646; UBC PHC Hi4-01667; Sunnybrook 336-2014; QCH 20140345-01H; Sherbrooke 14-172; Laval 2015-2171). Findings from this study will inform the development of an evidence-based tool that will be used to systematically analyse the series of notes in a patient's medical record.
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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 | 0,060 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,129 | 0,043 |
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 ».