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Enregistrement W2889309773 · doi:10.2196/periop.9463

A Digital Patient-Led Hospital Checklist for Enhancing Safety in Cataract Surgery: Qualitative Study

2018· article· en· W2889309773 sur OpenAlexvenueno aff
Aline C. Stolk‐Vos, Jolet JE van der Steen, Constance H.C. Drossaert, Annemarie Braakman‐Jansen, Bart L.M. Zijlmans, Leonieke W. Kranenburg, Dirk F. de Korne

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistHarmPatient safetyMedicineCataract surgeryQualitative researchMedical emergencySurgeryNursingIntensive care medicineHealth carePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgery holds high risk for iatrogenic patient harm. Correct and sufficient communication and information during the surgical process is a root solution for preventing patient harm. Information technology may substantially contribute to engaging patients in this process. OBJECTIVE: To explore the feasibility of a digital patient-led checklist for cataract surgery, we evaluated the experiences of patients and nurses who have used this novel tool with a focus on use, appreciation, and impact. METHODS: A multidisciplinary team, including cataract surgeons, nurses, pharmacists and administrative representatives developed a 19-item digital patient-led checklist for cataract patients who underwent surgery in an ambulatory setting. This "EYEpad" checklist was distributed to patients and their companions during their hospital visit via an application on a tablet. It contained necessary information the patient should have received before or during the surgical preparation (8 items), before anesthesia (2 items), and before discharge (9 items). Patients and their companions were invited to actively indicate the information they received, or information discussed with them, by ticking on the EYEpad. Our qualitative research design included semi-structured individual interviews with 17 patients and a focus group involving 6 nurses. The transcripts were analyzed by 2 independent coders using both deductive and inductive coding. RESULTS: All but one of the 17 patients used the EYEpad, occasionally assisted by his or her companion (usually the partner). In several cases, the checklist was completed by the companion. Most patients felt positively about the usability of the EYEpad. Yet, for most of the patients, it was not clear why they received the checklist. Only 4 of them indicated that they understood that the EYEpad was used to determine if there were sufficient and correct information discussed or checked by the nurses. Although most nurses agreed the EYEpad was easy to use and could be a useful tool for improving patient engagement for improving safety, they felt that not all elderly patients were willing or capable of using it and it interfered with the existing surgical process. They also anticipated the need to spend more time explaining the purpose and use of the EYEpad. CONCLUSIONS: Our results showed that a digital patient-led checklist is a potentially valid way to increase patient participation in safety improvement efforts, even among elderly patients. It also illustrates the crucial role nurses play in the implementation and diffusion of technological innovations. Increased patient participation will only improve safety when both healthcare workers and patients feel empowered to share responsibility and balance their power.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,412 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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