An Evidence-Based, Nursing Handover Standard for a Multisite Public Hospital in Switzerland: Web-Based, Modified Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ineffective communication procedures create openings for errors when health care professionals fail to transfer complete, consistent information. Deficient or absent clinical handovers, or failures to transfer information, responsibility, and accountability, can have severe consequences for hospitalized patients. Clinical handovers are practiced every day, in many ways, in all institutional health care settings. OBJECTIVE: This study aimed to design an evidence-based, nursing handover standard for inpatients for use at shift changes or internal transfers between hospital wards. METHODS: We carried out a modified, multiround, web-based, Delphi data collection survey of an anonymized panel sample of 264 nurse experts working at a multisite public hospital in Switzerland. Each survey round was built on responses from the previous one. The surveys ended with a focus group discussion consisting of a randomly selected panel of participants to explain why items for the evidence-based clinical nursing handover standard were selected or not selected. Items had to achieve a consensus of ≥70% for selection and inclusion. RESULTS: The study presents the items selected by consensus for an evidence-based nursing handover standard for inpatients for use at shift changes or internal transfers. It also presents the reasons why survey items were or were not included. CONCLUSIONS: This modified Delphi survey method enabled us to develop a consensus- and evidence-based nursing handover standard now being trialed at shift changes and the internal transfers of inpatients at our multisite public hospital in Switzerland.
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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 | 0,062 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».