Nursing handoffs and clinical judgments regarding patient risk of deterioration: A mixed‐methods study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To explore how change-of-shift handoffs relate to nurses' clinical judgments regarding patient risk of deterioration. BACKGROUND: The transfer of responsibility for patients' care comes with an exchange of information about their condition during change-of-shift handoff. However, it is unclear how this exchange affects nurses' clinical judgments regarding patient risk of deterioration. DESIGN: A sequential explanatory mixed-methods study reported according to the STROBE and COREQ guidelines. METHODS: Over four months, 62 nurses from one surgical and two medical units at a single Canadian hospital recorded their handoffs at change of shift. After each handoff, the two nurses involved each rated the patient's risk of experiencing cardiac arrest or being transferred to an intensive care unit in the next 24 hr separately. The information shared in handoffs was subjected to content analysis; code frequencies were contrasted per nurses' ratings of patient risk to identify characteristics of information that facilitated or hindered nurses' agreement. RESULTS: Out of 444 recorded handoffs, there were 125 in which at least one nurse judged that a patient was at risk of deterioration; nurses agreed in 32 cases (25.6%) and disagreed in 93 (74.4%). These handoffs generally included information on abnormal vital signs, breathing problems, chest pain, alteration of mental status or neurological symptoms. However, the quantity and seriousness of clinical cues, recent transfers from intensive care units, pain without a clear cause, signs of delirium and nurses' knowledge of patient were found to affect nurses' agreement. CONCLUSIONS: Nurses exchanged more information regarding known indicators of deterioration in handoffs when they judged that patients were at risk. Disagreements most often involved incoming nurses rating patient risk as higher. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: This study suggests a need to sensitise nurses to the impact of certain cues at report on their colleagues' subsequent clinical judgments. Low levels of agreement between nurses underscore the importance of exchanging impressions regarding the likely evolution of a patient's situation to promote continuity of care.
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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 | 0,025 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».