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Enregistrement W3033180632 · doi:10.1136/bmjoq-2019-000809

Checklists in community care: reducing differences in care delivery between regular and relief staff to improve consistency and client experience

2020· article· en· W3033180632 sur OpenAlexaff
Swapnil Rege, Aisha Mian Malik, Marybeth Ward, Jing Hong

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensRegional Municipality of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistService delivery frameworkNursingPsychological interventionMedicineAgency (philosophy)Consistency (knowledge bases)Service (business)BusinessPsychologyMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Today, healthcare is more complex than just ensuring clients receive quality care; it also involves consistently delivering excellent client experience. A non-profit community support services agency conducted an extensive diagnostic journey to determine root causes of inconsistent care delivery between regular and relief frontline staff. LOCAL PROBLEM: Clients and family caregivers noted lower satisfaction in care delivery when a relief staff (ie, internal staff or an external agency that is covering a shift) provided service in comparison with their regular staff. The diagnostic journey discovered that the shift exchange process-when outgoing staff transfers critical knowledge to incoming staff for continuing care-varied significantly between the 11 service locations, leading to a lack of consistent service delivery, thereby impacting client experience. METHODS: A working group consisting of Supervisors of Client Services, Personal Support Workers (PSW) and management were tasked with process mapping the current state, highlighting gaps and outlining the ideal state of the shift exchange process. INTERVENTIONS: Using best practices from the aviation industry, a checklist was developed that encapsulated all the critical steps needed to be undertaken for a successful, consistent shift exchange. The theory was that the utilisation of the checklist would enable consistency and improve client satisfaction with care delivery, especially when care is delivered by a staff unfamiliar with clients. RESULTS: Prior to the checklist implementation, 74% of clients were satisfied or very satisfied with their relief staff, and post checklist implementation client satisfaction improved to 90%. Staff self-assessments also indicated that PSWs agreed that the checklist helped provide consistent care. CONCLUSION: The use of checklists can transform the way care is delivered in the community support sector and other service delivery agencies alike to bring greater standardisation of care between providers, thus significantly improving client experience across the healthcare sector.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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