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Enregistrement W2917124544 · doi:10.1891/1078-4535.25.1.17

The LOTUS: A Journey to Value-Based, Patient-Centered Care

2019· article· en· W2917124544 sur OpenAlexaff
Liza Barbarello Andrews, Nina Roberts, Carol Reed Ash, Natalie Jones, Meghan Rolston, Melina Hughes, Joanne Pelligrino, Ted Κ. Taylor

Notice bibliographique

RevueCreative Nursing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachHealth careScope (computer science)RestructuringSustainabilityNursingQuality (philosophy)Scope of practiceTeamworkPsychologyLotusProcess managementMedicineSociologyBusinessManagementComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the merger of our 248-bed community hospital with a new health system, a multidisciplinary team began a journey of holistic transformation via the evolution of a new rounding process called Leadership, Ownership, Transformation, Unity, and Sustainability (LOTUS) in the 20-bed ICU. Morphing from a hierarchical practice structure with limited engagement of multidisciplinary members, the LOTUS initiative (named for the blossom whose petals surround its core, the patient) afforded each discipline (petal) an equal voice and allowed a once-fragmented team to work cohesively, collaboratively, and at the highest level of the scope of practice for each discipline, thus affording expert guidance during care planning while providing a method to collect quality metrics. LOTUS allows us to view our patients in a new way as we refocused goal determination on patients and their families. The restructuring and evolution into a high-functioning team was targeted with the goal of enhancing quality critical care for patients, which, in the literature, has correlated with improved patient safety and decreased mortality and ICU length of stay.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0040,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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