Use of performance reports among trauma medical directors and programme managers in the American College of Surgeons’ Trauma Quality Improvement Program: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The American College of Surgeons' Trauma Quality Improvement Program (TQIP) provides trauma centres with performance reports on their processes and outcomes of care relative to their peers. This study explored how performance reports are used by trauma centre leaders to engage in performance improvement and perceived barriers to use. STUDY DESIGN: Qualitative focus group study with trauma medical directors (TMDs) and trauma programme managers (TPMs) in US trauma centres. Consistent with qualitative descriptive analysis, data collection and interpretation were inductively and iteratively completed. Major themes were derived using a constant comparative technique. RESULTS: Six focus groups were conducted involving 22 TMDs and 22 TPMs. Three major themes were captured: (1) technical uses of performance reports; (2) cultural uses of performance reports; (3) opportunities to enhance the role and value of TQIP. First, technical uses included using reports to assess data collection procedures, data quality and areas of poor performance relative to peers. In this domain, barriers to report use included not trusting others' data quality and challenges with report interpretation. Second, reports were used to influence practice change by fostering inter-specialty discussions, leveraging resources for quality improvement, community engagement and regional collaboratives. Perceived lack of specialist engagement was viewed as an impediment in this domain. Lastly, identified opportunities for TQIP to support report use involved clarifying the relationship between verification and performance reports, and increasing partnerships with nursing associations. CONCLUSION: Trauma centre improvement leaders indicated practical and social uses of performance reports that can affect intention and ability to change. Recommendations to optimise programme participation include a focus on data quality, adequate resource provision and enhanced support for regional collaboratives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».