MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2989895136 · doi:10.1097/dcc.0000000000000397

Bridging the Communication Gap

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

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

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,278

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 Opus0,022
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