Implementation of surgical debriefing programs in large health systems: an exploratory qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of the "debrief" to address issues related to patient safety and systematic flaws in care is frequently overlooked. In our study, we interview surgical leaders who have developed successful strategies of debriefing within a comprehensive program of quality improvement. METHODS: Semi-structured interviews of four implementation leaders were performed. The observations, beliefs and strategies of surgical leaders are compared and contrasted. Common themes are identified related to program success and failure. Quality and safety researchers performed, coded and categorized the interviews and coordinated the analysis and interpretation of the results. The authors from the four institutions aided in interpretation and framing of the results. RESULTS: The debriefing programs evaluated were part of comprehensive quality improvement projects. Seven high-level themes and 24 subthemes were identified from the interviews. Themes related to leadership included early engagement, visible ongoing commitment and enforcement. Success appeared to depend upon meaningful and early debriefing feedback. The culture of safety that promoted success included a commitment to open and fair communication and continuous improvement. There were many challenges to the success of debriefing programs. The loss of institutional commitment of resources and personnel was the instigating factor behind the collapse of the program at Michigan. Other areas of potential failure included communication issues and loss of early and meaningful feedback. CONCLUSIONS: Leaders of four surgical systems with strong debriefing programs report success using debriefing to improve system performance. These findings are consistent with previously published studies. Success requires commitment of resources, and leadership engagement. The greatest gains may be best achieved by programs that provide meaningful debriefing feedback in an atmosphere dedicated to open communication.
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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 | 0,026 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».