Qualitative study exploring factors influencing escalation of care of deteriorating children in a children’s hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: System-level interventions including rapid response teams and paediatric early warning scores have been designed to support escalation of care and prevent severe adverse events in hospital wards. Barriers and facilitators to escalation of care have been rarely explored in paediatric settings. AIM: This study explores the experiences of parents and healthcare professionals of in-hospital paediatric clinical deterioration events to identify factors associated with escalation of care. METHODS: Across 2 hospital sites, 6 focus groups with 32 participants were conducted with parents (n=9) and healthcare professionals (n=23) who had cared for or witnessed a clinical deterioration event of a child. Transcripts of audio recording were analysed for emergent themes using a constant comparative approach. FINDINGS: Four themes and 19 subthemes were identified: (1) impact of staff competencies and skills, including personal judgement of clinical efficacy (self-efficacy), differences in staff training and their impact on perceived nursing credibility; (2) impact of relationships in care focusing on communication and teamwork; (3) processes identifying and responding to clinical deterioration, such as patient assessment practices, tools to support the identification of patients at risk and the role of the rapid response team; and (4) influences of organisational factors on escalation of care, such as staffing, patient pathways and continuity of care. CONCLUSIONS: Findings emphasise the considerable influence of social processes such as teamwork, communication, models of staff organisation and staff education. Further studies are needed to better understand how modification of these factors can be used to improve patient 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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».