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Enregistrement W2762462165 · doi:10.1093/pch/pxx086.074

MULTIDISCIPLINARY TEAM-BASED DELIBERATE PRACTICE USING IN SITU SIMULATIONS TO ENHANCE PATIENT SAFETY ON A PEDIATRIC INPATIENT UNIT

2017· article· en· W2762462165 sur OpenAlexaboutno aff
Kristen Lambrinakos-Raymond, David D’Arienzo, M Dandavino, Nadine Korah, V Ballenas, Mubarika Alavi

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingPatient safetyContext (archaeology)MedicineMultidisciplinary approachIncident reportMedical emergencyUnit (ring theory)NursingFamily medicineMedical educationPsychologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nearly one in ten children admitted to a Canadian pediatric hospital experience one or more adverse events, many of which are preventable. These preventable errors are often specific to the clinical unit where they occur; thus, the training to avoid them should reflect their unique context. We propose that multidisciplinary, in situ simulations, where clinical teams deliberately practice addressing these errors, are a feasible and acceptable educational approach to enhance patient safety. OBJECTIVES: To design a clinical unit-specific program of multidisciplinary, in situ simulations informed by recurrent patient safety incidents. To pilot and evaluate the participants’ perceptions of the effectiveness of this program as a means to enhance patient safety in their clinical environment. DESIGN/METHODS: This study was conducted on an inpatient pediatric ward at a pediatric tertiary care center. The ward’s Incident and Accident Reports from April 1, 2014 to March 31, 2015 were reviewed, and the most frequent and/or severe events that were amenable to simulation training were identified. Four simulation activities were created by a senior pediatric resident, and reviewed by the unit’s nurse educator and two hospitalist pediatricians. Participants included nurses, nursing assistants, pharmacists, medical students, and residents. Each activity consisted of a 10-minute simulation, followed by a 10-minute debriefing period. The debriefing helped the team identify the patient safety incident at play and discuss possible contributing factors. This was followed by specific feedback on the team’s communication. Participants were then emailed an anonymous survey, which was developed based on previously validated “quality-improvement” questionnaires. Questions gathered demographic information and probed for participants’ perceptions of this teaching method’s potential to impact patient safety. RESULTS: A total of 329 incident reports were reviewed. Four main themes were identified, including: Selection of IV solution, Feeding rate or type, Medication transcription and IV infiltration. These accounted for 4%(n=13), 7.6%(n=25), 7%(n=23), and 5%(n=16) of all reports, respectively. Eight simulations were performed, with 146 potential participants. Of these, 125 (86%) attended the simulations and 81 (65%) completed the survey. An average of 86% of participants answered “Strongly Agree/Positive” or “Agree/Positive” on questions about use of this approach to potentially enhance patient safety. CONCLUSION: Multidisciplinary, team-based in situ simulations are a feasible method to address recurrent patient safety incidents on a clinical unit. Participants felt that this educational approach was acceptable and effective. Further studies are needed to determine the impact of this program on the prevention of specific patient safety incidents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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