A case study: Enhancing execution of a nursing practice using organizational development principles
Notice bibliographique
Résumé
In 2013, a large health system endorsed bedside shift report as a nursing practice to increase patient engagement. While numerous hospitals in the system adopted the practice of bedside shift report, the system did not see anticipated improvements in patient safety or patient satisfaction. Observations across the system revealed tremendous variation in bedside shift report practice norms. The hypothesis was that bedside shift report was either (1) too different from entrenched hand-over processes to be effectively executed, or (2) the desired state of hand-over at the bedside had not been sufficiently articulated. The health system adopted a change management approach to tackle the issue, drawing from organizational development and organizational psychology literature. The result was the creation of a bedside shift report developmental framework which broke down the practice into a series of small, specific component parts, and demonstrated that it was normal to gradually evolve to the ideal, and only after basic behaviors became hardwired. The framework was revised once before arriving at the current iteration in use today. Patient safety and patient satisfaction data will be collected throughout 2017. In the meanwhile, ongoing observations show anecdotal evidence of specific safety catches as well as appreciations from nurses, patients and family members who have greatly benefitted from bedside shift report. The framework has also significantly increased nursing adoption and expertise with bedside shift report. The practice is now in place in 98% of the health system’s hospitals (compared to 52% in 2013), with many units at mastery level.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».