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Enregistrement W2989895136 · doi:10.1097/dcc.0000000000000397

Bridging the Communication Gap

2019· article· en· W2989895136 sur OpenAlexaff
Andy Griffith, Stacy Haverstick, Deb Blissick, Teresa Colaianne, Heidi Shields, Caty Johnson, Rená Lucier, Mary Jane Melong, Kristin Kasten, Kevin Knott

Notice bibliographique

RevueDimensions of Critical Care Nursing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Computer scienceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As of December 31, 2016, in the United States, 22 866 patients received left ventricular assist devices (LVADs) (J Heart Lung Transplant. 2017;36(10):1080-1086). First responders are generally unfamiliar with LVAD equipment functionality (J Heart Lung Transplant. 2018;37(4):S275). When a patient has an emergency either clinically or with a controller alarm or failure, speaking with ventricle assist device (VAD)-trained personnel is imperative to the prevention of adverse events. Starting February 2017, an LVAD program totaling 181 patients at a large teaching hospital changed their afterhours process to reduce wait time between patient call and talking to VAD-trained personnel to increase patient safety and patient satisfaction. METHODS: The Plan-Do-Check-Act quality improvement method was used to evaluate this project from February 2017 to July 2018 by the program's clinical information analyst. An afterhours summary of telephone interactions between VAD program clinicians (VAD coordinators, physician assistants, and nurse practitioner) was used to analyze the use of the "VAD Emergency Line." An annual patient satisfaction survey was completed to analyze patient satisfaction of the VAD Emergency Line. INTERVENTIONS: Review of the afterhours summary was conducted to determine the use of the VAD Emergency Line. The process of afterhours patient calls was changed so that calls are answered immediately by a 24-hour LVAD-trained medical ambulance service, called VAD Emergency Line. Patient use of the VAD Emergency Line was continuously assessed. In November 2017, it was recognized that only 57% of patient calls used the VAD Emergency Line, and further intervention was needed. In November 2017, patients were provided visual reminders to ensure compliance. RESULTS: Seventeen months after the implementation of the VAD Emergency Line, 92% of patient's afterhours calls were through the VAD Emergency Line. Although there was no statistical significance found, there was clinical significance. Since the implementation of the VAD Emergency Line, patient use of the VAD Emergency Line increased 56% from March 2017 to July 2018. There have been zero adverse safety events. Sixty-one percent of patients strongly agreed to the question "You are able to communicate emergent needs after hours (VAD Emergency Line)? CONCLUSION: Implementation of the LVAD Emergency Line has improved communication between patients in the outpatient setting. This increased patient safety by allowing patients to speak to LVAD-trained first responders and VAD coordinator personnel immediately without ever being put on hold. This communication process can be applied to other clinical programs.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0140,021
Science ouverte0,0030,019
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,012

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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