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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».