Developing an Evidence-Based Nursing Handover Standard for a Multi-Site Public Hospital in Switzerland: Protocol for a Web-Based, Modified Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor communication processes create opportunities for errors when caregivers fail to transfer complete and consistent information. Inadequate or nonexistent clinical handovers or failures to transfer information, responsibility, and accountability can have dire consequences for hospitalized patients. Clinical handover is practiced every day, in a multitude of ways, in all health care settings. OBJECTIVE: The goal of this study is to build a consensus, evidence-based nursing handover standard for inpatients during shift changes or internal transfers between hospital wards. The study will be based on papers published by Slade et al. METHODS: This protocol describes a modified Delphi data-collection survey involving a targeted panel sample of 300 nurse experts. A multi-round survey will select an anonymous panel from a multi-site public hospital in Switzerland. Each survey stage will be described and will build on the previous one. The study will end with a focus group discussion involving a randomly selected panel to explain why items for the evidence-based clinical nursing handover standard were accepted or not accepted. An item must achieve a consensus of ≥70% for inclusion. RESULTS: The present study's expected outcome is a consensus-built, evidence-based nursing handover standard for inpatients during shift changes or internal transfers between the wards of a multi-site public hospital in Switzerland. CONCLUSIONS: This survey will enable us to develop an evidence-based nursing handover standard for use during shift changes and internal inpatient transfers in a multi-site public hospital in Switzerland. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15910.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,144 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».