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Enregistrement W2911878259 · doi:10.1136/leader-2018-fmlm.17

17 Improving communication in a multidisciplinary team using digital monitors and a handover tool (ATMIST mnemonic) during paediatric traumas

2018· article· en· W2911878259 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePoster · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMnemonicPsychological interventionTeamworkMedicineMultidisciplinary approachMedical emergencyPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Paediatric traumas have been described as high-stake, low occurrence emergencies and are a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Delivering appropriate care is imperative and relies on interdisciplinary teamwork. <h3>Assessment of issue</h3> Informal interviews revealed that interruptions from various team members, as they enter the trauma bay, to the trauma team leader (TTL) was felt to contribute to poor communication and teamwork. Digital monitors in the trauma bay at our institution were therefore introduced to display information using the ‘ATMIST (Age, Time, Mechanism, Injury, Signs, Treatment)’ mnemonic. Unfortunately, uptake had been poor, being used in only half of the cases. <h3>Strategy for improvement</h3> We identified factors (figure 1) contributing to the inconsistent use of the ATMIST tool and then implemented various strategies to improve use of the tool such as we increased awareness by email communication and added the ATMIST tool as pre-arrival checkbox to the trauma intake form. Improvement of interventions were studied through structured observation of traumas. The outcome measure was defined as the proportion of total trauma activations with ATMIST tool partially or fully completed. Additional measures included number of interruptions to TTL (clinical measure), number of incorrectly entered items (balancing measure), and TTL satisfaction (qualitative measure). There was an increased use of the ATMIST tool from 50% to 66% in a 2 month period following all interventions. Interruptions to the TTL were observed less frequently and there was no increase in incorrect items displayed. <h3>Lessons learnt</h3> Continuous QI methodology help identify obstacles and strategies to improve overall care. More trauma observations and further PDSA cycles, now that strategies have been implemented, are required in order to determine whether the tool continues to be used, reduces TTL interruptions, improves overall communication and teamwork.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,264 · 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