Implementation of a structured hospital-wide morbidity and mortality rounds model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,030 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».