Improving Transfer of Patient Care Information Between OBGYNs and Pathology Department [23E]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The greatest number of medical errors occurs at the time of transfer of patient information. This performance improvement project seeks to improve patient safety by improving the communication between obstetricians/gynecologists and pathologists at single tertiary care facility. Ensuring no errors in the surgical pathology forms ensures that patients receive appropriate and timely pathologic evaluation. METHODS: A multidisciplinary team of clinicians and leaders from multiple departments developed educational materials for physician and staff handling pathological specimens, provided individual and group feedback and optimized pathology forms to decrease the amount of errors in communication as pathologic specimens change hands. The number of pathology form errors was identified at the end of every quarter from 2014 to 2016 at Kaiser Permanente Santa Clara. RESULTS: Prior to implementation of this project 11 errors were found in a single quarter. Following the implementation of this project, there was a 68% decrease in yearly pathology form errors. This included a steadily quarterly decline that contained 4 quarters without any errors. There was one outlier in the first quarter of 2015 which contained 6 errors. CONCLUSION: This project demonstrates that communication between different departments, educational training, directed feedback and optimization of pathology forms can decrease the amount of errors in transfer of patient care information, leading to improved patient care and safety.
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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 | 0,015 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».