Improving handoff efficiency from emergency department to intensive care
Notice bibliographique
Résumé
The emergency department to intensive care unit nurse handoff process was found to be inefficient in a Midwest community hospital, resulting in prolonged admission times. The purpose of this project was to determine if implementation of a standardized bedside nurse handoff process would affect admission efficiency. Efficiency of nurse handoff, efficiency of emergency department to intensive care unit admissions, and rates of intensive care unit patient boarding in the emergency department were examined. A task force composed of staff nurses developed a standardized bedside nurse handoff process following guidelines from the literature. This new handoff process incorporated the evidence-based concepts of bedside report, standardization, and electronic medical record. Stakeholder and staff buy-in were obtained, and the process was implemented. Outcomes were evaluated six months prior to- and one-year post-implementation of the standardized bedside handoff process. Analysis of one-year post-implementation data revealed an improvement in average handoff time by 15 minutes, an improvement in average admission time by 17 minutes, and a reduction in intensive care unit patient boarding by 19.5%. By improving efficiency of the nurse handoff process, and therefore the admission process, the findings of this project have the potential to reduce patient boarding and improve the quality of patient care. This quality improvement project also contributes to a gap in the current body of evidence pertaining to interdepartmental nurse handoffs.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».