A Risk Management Strategy for Managing Critical Human Resource Changes in a Pediatric Heart Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relocation, recruitment, or retirement of critical team members may lead to changes in the expertise pool that could threaten patient outcomes in a pediatric heart program. We developed a quality initiative aimed at risk management that uses risk-stratified case complexity and outcomes to guide a program during critical fluxes in the expert staff. The Ramp Down/Up protocol is a systematic, voluntary reduction in the complexity of cases performed, followed by a transparent and intentional escalation of case complexity. METHODS: Institutional Ethics Review Board approval for this quality initiative was obtained. Patient/caregiver consent for quality data collection is obtained at the time of hospital admission. Every surgical patient having their index cardiac surgical procedure at the Izaak Walton Killam (IWK) from January 1, 2003, to December 2015 is included. The Ramp Down/Up protocol evolved to have to 4 critical elements: (1) a trigger and a reduction in case complexity; (2) an external/objective expert observer; (3) an escalation in case complexity; and (4) data (qualitative and quantitative) collection and analysis. RESULTS: The Ramp Down/Up protocol was used 3 times over a 12-year period to address critical expert human resource challenges. The protocol was used for variable duration (3.5-9 months). Patient operative mortality was benchmarked to the Congenital Cardiac Surgery database, and outcomes were stable during and after protocol employment. CONCLUSIONS: A quality initiative aimed at risk management has allowed 1 pediatric heart team to ensure that patient outcomes were maintained during critical human resource changes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».