The Effects of the Transforming Care at the Bedside Program on Perceived Team Effectiveness and Patient Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to document the impact of Transforming Care at the Bedside (TCAB) program on health care team's effectiveness, patient safety, and patient experience. A pretest and posttest (team effectiveness) and a time-series study design (patient experience and safety) were used. The intervention (the TCAB program) was implemented in 8 units in a multihospital academic health science center in Montreal, Quebec, Canada. The impact of TCAB interventions was measured using the Team Effectiveness (TCAB teams, n = 50), and Clostridium difficile-associated diarrhea and vancomycin-resistant Enterobacter rates (patient safety) and Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems (patient experience; n = 551 patients). The intervention was composed of 4 learning modules, each lasting 12 to 15 weeks of workshops held at the start of each module, combined with hands-on learning 1 day per week. Transforming Care at the Bedside teams also selected 1 key safety indicator to improve throughout the initiative. Pretest and posttest differences indicate improvement on the 5 team effectiveness subscales. Improvement in vancomycin-resistant Enterococcus rate was also detected. No significant improvement was detected for patient experience. These findings call to attention the need to support ongoing quality improvement competency development among frontline teams.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».