Abstract P-058: INTEGRATED CARE TEAM CASE ROUNDS: ENHANCING THE TEAM APPROACH FOR COMPLEX CRITICALLY ILL CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Inter-professional (IP) education can facilitate enhanced team function and learning. Performing well as an integrated care team is a continuous process requiring IP learning opportunities be embedded into systems and practice. This is challenging in the clinical setting. We will describe the development and early experiences of Integrated Care Team Case Rounds (ICT-CR) in a quaternary critical care program. Methods ICT-CR’s purpose is to promote IP knowledge-sharing in a case-based learning format. The IP team selects 2 cases each week, one case each from the cardiac and paediatric ICUs for a 45-minute, high-level facilitated discussion. Discussion goals are pre-articulated and facilitators circulate selected relevant materials beforehand. Weekly de-briefings of key participants are conducted to identity effective learning strategies and opportunities to improve. Results Refinement and articulation of the ICT-CR process was attained. ICT-CR are well attended with 40–50 individuals representing the range of health care professionals in critical care. Topics presented include chronic critical illness, team relationships and rehabilitation approaches. Occasional discipline-specific presentations that complement case content are provided. Discussions include generalizable educational and clinically relevant points for follow-up and integration into the child’s plan of care. Sessions are most productive when facilitators respect the established format, ensure safety for all participants and when partner teams actively participate. Conclusions ICT-CR are an established part of the critical care education program. Collaborative contributions of the entire team have achieved team learning, clinical goals and have enhanced IP team function.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».