Notice bibliographique
Résumé
Background Bedside rounds (BR) have been proposed as an ideal method to promote patient-centred hospital care, but there is substantial variation in their implementation and effects. Our objectives were to describe the implementation of BR in hospital settings and determine their effect on patient-centred outcomes. Methods Data sources included Ovid MEDLINE, Ovid Embase, Scopus and Ovid Cochrane Central Registry of Clinical Trials from database inception through 28 July 2017. We included experimental studies comparing BR to another form of rounds in a hospital-based setting (ie, medical/surgical unit, intensive care unit (ICU)) and reporting a quantitative patient-reported or objectively measured clinical outcome. We used random effects models to calculate pooled Cohen’s d effect size estimates for the patient knowledge and patient experience outcome domains. Results Twenty-nine studies met inclusion criteria, including 20 from adult care (17 non-ICU, 3 ICU), and nine from paediatrics (5 non-ICU, 4 ICU), the majority of which (n=23) were conducted in the USA. Thirteen studies implemented BR with cointerventions as part of a ‘bundle’. Studies most commonly reported outcomes in the domains of patient experience (n=24) and patient knowledge (n=10). We found a small, statistically significant improvement in patient experience with BR (summary Cohen’s d=0.09, 95% CI 0.04 to 0.14, p<0.001, I2=56%), but no significant association between BR and patient knowledge (Cohen’s d=0.21, 95% CI −0.004 to –0.43, p=0.054, I2=92%). Risk of bias was moderate to high, with methodological limitations most often relating to selective reporting, low adherence rates and missing data. Conclusions BR have been implemented in a variety of hospital settings, often ‘bundled’ with cointerventions. However, BR have demonstrated limited effect on patient-centred outcomes.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,001 |
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 ».