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Enregistrement W2899414799 · doi:10.1017/s1049023x18000912

A Randomized Trial Comparing Telephone Tree, Text Messaging, and Instant Messaging App for Emergency Department Staff Recall for Disaster Response

2018· article· en· W2899414799 sur OpenAlexafffundabout
Valérie Homier, Raphael Hamad, Josée Larocque, Pierre Chassé, Elene Khalil, Jeffrey Michael Franc

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVMcGill University Health CentreMicrosoft
Mots-clésPhoneEmergency departmentMedicineMedical emergencyConfidence intervalRandomized controlled trialShort Message ServiceRecallPsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionA crucial component of a hospital's disaster plan is an efficient staff recall communication method. Many hospitals use a "calling tree" protocol to contact staff members and recall them to work. Alternative staff recall methods have been proposed and explored. METHODS: An unannounced, multidisciplinary, randomized emergency department (ED) staff recall drill was conducted at night - when there is the greatest need for back-up personnel and staff is most difficult to reach. The drill was performed on December 14, 2017 at 4:00am and involved ED staff members from three hospitals which are all part of the McGill University Health Centre (MUHC; Montreal, Quebec, Canada). Three tools were compared: manual phone tree, instant messaging application (IMA), and custom-made hospital Short Message Service (SMS) system. The key outcome measures were proportion of responses at 45 minutes and median response time. RESULTS: One-hundred thirty-two participants were recruited. There were 44 participants in each group after randomization. In the manual phone tree group, 18 (41%) responded within 45 minutes. In the IMA group, 11 participants (25%) responded in the first 45 minutes. In the SMS group, seven participants responded in the first 45 minutes (16%). Manual phone tree was significantly better than SMS with an effect size of 25% (95% confidence interval for effect: 4.6% to 45.0%; P=.018). Conversely, there was no significant difference between manual phone tree and IMA with an effect size of 16% (95% confidence interval for effect: -5.7% to 38.0%; P=.17) There was a statistically significant difference in the median response time between the three groups with the phone tree group presenting the lowest median response time (8.5 minutes; range: 2.0 to 8.5 minutes; P=.000006). CONCLUSION: Both the phone tree and IMA groups had a significantly higher response rate than the SMS group. There was no significant difference between the proportion of responses at 45 minutes in the phone tree and the IMA arms. This study suggests that an IMA may be a viable alternative to the traditional phone tree method. Limitations of the study include volunteer bias and the fact that there was only one communication drill, which did not allow staff members randomized to the IMA and SMS groups to fully get familiar with the new staff recall methods. HomierV, HamadR, LarocqueJ, ChasséP, KhalilE, FrancJM. A randomized trial comparing telephone tree, text messaging, and instant messaging app for emergency department staff recall for disaster response. Prehosp Disaster Med. 2018;33(5):471-477.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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