MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2474214235 · doi:10.1136/bmjqs-2016-005459

Implementation of a structured hospital-wide morbidity and mortality rounds model

2016· article· en· W2474214235 sur OpenAlexaff
Edmund Kwok, Lisa A. Calder, Emily Barlow-Krelina, Craig Mackie, Andrew Seely, A. Adam Cwinn, James Worthington, Jason R. Frank

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHospital medicineMedical emergencyEmergency medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: There is a paucity of literature on the quality and effectiveness of institutional morbidity & mortality (M&M) rounds processes. OBJECTIVE: We sought to implement and evaluate the effectiveness of a hospital-wide structured M&M rounds model at improving the quality of M&M rounds across multiple specialties. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: We conducted a prospective interventional study involving 24 clinical groups (1584 physicians) at a tertiary care teaching hospital from January 2013 to June 2015. INTERVENTION: We implemented the published Ottowa M&M Model (OM3): appropriate case selection, cognitive/system issues analyses, interprofessional participation, dissemination of lessons and effector mechanisms. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: We created an OM3 scoring index reflecting these elements to measure the quality of M&M rounds. Secondary outcomes include explicit discussions of cognitive/system issues and resultant action items. RESULTS: OM3 scores for all participating groups improved significantly from a median of 12.0/24 (95% CI 10 to 14) to 20.0/24 (95% CI 18 to 21). An increased frequency of in-rounds discussion around cognitive biases (pre 154/417 (37%), post 256/466 (55%); p<0.05) and system issues (pre 175/417 (42%), post 259/466 (62%); p<0.05) were reported by participants via online surveys postintervention, while in-person surveys throughout the intervention period demonstrated even higher frequencies (cognitive biases 1222/1437 (85%); system issues 1250/1437 (87%)). We found 45 action items resulting directly from M&M rounds postintervention, compared with none preintervention. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Implementation of a structured model enhanced the quality of M&M rounds with demonstrable policy improvements hospital wide. The OM3 can be feasibly implemented at other hospitals to effectively improve quality of M&M rounds across different specialties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Quality & SafetyMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207