Implementation of a checklist before colonoscopy: a quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Checklists can prevent errors and have a positive impact on patient morbidity and mortality in different surgical settings, and possibly also in gastrointestinal endoscopy. The aims of this study were to reinforce commitment in safety culture and better communication among team members in endoscopy, and to prove the feasibility of successful checklist adoption before colonoscopy. Patients and methods The study involved a pre – post quality improvement intervention involving all consecutive patients undergoing a colonoscopy at a single academic endoscopy unit. The first part of the study was a retrospective audit, carried out over a 3-month period (July to September 2016). A checklist developed through a formal validation process was implemented during the intervention period (October to December 2016). Primary outcomes were changes in patient and team satisfaction after the quality improvement intervention, using validated 5-point scale questionnaires. Secondary outcomes included successful procedure completion rates and safety outcomes. Results During the baseline and comparative intervention period, 1317 and 1141 colonoscopies, respectively, were performed. Overall, checklists were fully completed by nurses and physicians for 791 patients (69.3 %). Mean overall patient satisfaction was high at baseline and did not differ following the quality improvement intervention (4.66 vs. 4.63; P = 0.5). Perception of team communication and teamwork was improved after checklist implementation. Comparative analyses of per-procedure and safety outcomes did not differ between the pre- and post-checklist implementation. Conclusion Adoption of an endoscopy checklist before colonoscopy is feasible, and significantly increases perception of team communication and teamwork. Additional studies are needed to assess the generalizability of these results to complex endoscopic procedures and to characterize any improvement in patient safety outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».