Effects of efforts to optimise morbidity and mortality rounds to serve contemporary quality improvement and educational goals: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality and safety movement has reinvigorated interest in optimising morbidity and mortality (M&M) rounds. We performed a systematic review to identify effective means of updating M&M rounds to (1) identify and address quality and safety issues, and (2) address contemporary educational goals. METHODS: Relevant databases (Medline, Embase, PubMed, Education Resource Information Centre, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Healthstar, and Global Health) were searched to identify primary sources. Studies were included if they (1) investigated an intervention applied to M&M rounds, (2) reported outcomes relevant to the identification of quality and safety issues, or educational outcomes relevant to quality improvement (QI), patient safety or general medical education and (3) included a control group. Study quality was assessed using the Medical Education Research Study Quality Instrument and Newcastle-Ottawa Scale-Education instruments. Given the heterogeneity of interventions and outcome measures, results were analysed thematically. RESULTS: The final analysis included 19 studies. We identified multiple effective strategies (updating objectives, standardising elements of rounds and attaching rounds to a formal quality committee) to optimise M&M rounds for a QI/safety purpose. These efforts were associated with successful integration of quality and safety content into rounds, and increased implementation of QI interventions. Consistent effects on educational outcomes were difficult to identify, likely due to the use of methodologies ill-fitted for educational research. CONCLUSIONS: These results are encouraging for those seeking to optimise the quality and safety mission of M&M rounds. However, the inability to identify consistent educational effects suggests the investigation of M&M rounds could benefit from additional methodologies (qualitative, mixed methods) in order to understand the complex mechanisms driving learning at M&M rounds.
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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 | 0,021 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».