Planning, Designing, Building, and Moving a Large Volume Maternity Service to a New Labor and Birth Unit
Notice bibliographique
Résumé
Three teams of perinatal expert nurses participated in planning and designing a new maternity unit, operationalizing the move to the new space, and evaluating care processes and workflows after the move. The hospitals involved were University of California, San Francisco Benioff Children's Hospital, Prentice Women's Hospital of Northwestern Memorial Healthcare in Chicago, IL, and Florida Hospital Orlando, Florida Hospital for Women. Although each team discussed specific details and lessons learned, there is remarkable consistency among the experiences of these teams and with the discussion of the process by the team at Mercy Hospital St. Louis published in this issue of MCN The American Journal of Maternal Child Nursing. Extensive planning, flexibility, involving key stakeholders, evaluating and simulating workflows, and adequate staffing and patient safety on move-day were reported to be essential to success. Reevaluation after settling in to the new unit and making changes as needed were discussed. Being part of the leadership team involved in planning and moving to a new maternity unit in what was likely a once-in-a-lifetime experience was viewed as a career highlight. Their commentary adds to what is known about planning and designing new maternity units, moving into the new space, and adjusting unit operations and care after making the new unit home.
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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 ».