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Enregistrement W2899256217 · doi:10.1371/journal.pone.0206676

How do hospitals respond to feedback about blood transfusion practice? A multiple case study investigation

2018· article· en· W2899256217 sur OpenAlexaff
Natalie Gould, Fabiana Lorencatto, Camilla During, Megan Rowley, Liz Glidewell, Rebecca Walwyn, Susan Michie, Robbie Foy, Simon Stanworth, Jeremy Grimshaw, Jill Francis

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesProgramme Grants for Applied ResearchNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAuditMedicineNursingMedical emergencyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

National clinical audits play key roles in improving care and driving system-wide change. However, effects of audit and feedback depend upon both reach (e.g. relevant staff receiving the feedback) and response (e.g. staff regulating their behaviour accordingly). This study aimed to investigate which hospital staff initially receive feedback and formulate a response, how feedback is disseminated within hospitals, and how responses are enacted (including barriers and enablers to enactment). Using a multiple case study approach, we purposively sampled four UK hospitals for variation in infrastructure and resources. We conducted semi-structured interviews with staff from transfusion-related roles and observed Hospital Transfusion Committee meetings. Interviews and analysis were based on the Theoretical Domains Framework of behaviour change. We coded interview transcripts into theoretical domains, then inductively identified themes within each domain to identify barriers and enablers. We also analysed data to identify which staff currently receive feedback and how dissemination is managed within the hospital. Members of the hospital's transfusion team initially received feedback in all cases, and were primarily responsible for disseminating and responding, facilitated through the Hospital Transfusion Committee. At each hospital, key individuals involved in prescribing transfusions reported never having received feedback from a national audit. Whether audits were discussed and actions explicitly agreed in Committee meetings varied between hospitals. Key enablers of action across all cases included clear lines of responsibility and strategies to remind staff about recommendations. Barriers included difficulties disseminating to relevant staff and needing to amend feedback to make it appropriate for local use. Appropriate responses by hospital staff to feedback about blood transfusion practice depend upon supportive infrastructures and role clarity. Hospitals could benefit from support to disseminate feedback systematically, particularly to frontline staff involved in the behaviours being audited, and practical tools to support strategic decision-making (e.g. action-planning around local response to feedback).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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