Quality improvement initiative for improved patient communication in an ED rapid assessment zone
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient-clinician communication in the Emergency Department (ED) faces challenges of time and interruptions, resulting in negative effects on patient satisfaction with communication and failure to relieve anxiety. Our aim was to improve patient satisfaction with communication and to decrease related patient anxiety. METHODS: A multistage quality improvement (QI) initiative was conducted in the ED of Toronto General Hospital, a quaternary care centre in Ontario, Canada, from January to May 2018. We engaged stakeholders widely including clinicians, allied health and patients. We developed a 5-point Likert scale survey to measure patient and clinician rating of their communication experience, along with open-ended questions, and a patient focus group. Inductive analyses yielded interventions that were introduced through three Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles: (1) a clinician communication tool called Acknowledge-Empathize-Inform; (2) patient information pamphlets; and (3) a multimedia solution displaying patient-directed material. Our primary outcome was to improve patient satisfaction with communication and decrease anxiety by at least one Likert scale point over 6 months. Our secondary outcome was clinician-perceived interruptions by patients. We used statistical process control (SPC) charts to identify special cause variation and two-tailed Mann-Whitney U tests to compare means (statistical significance p<0.05). RESULTS: A total of 232 patients and 104 clinicians were surveyed over baseline and three PDSA cycles. Communication about wait times, ED process, timing of next steps and directions to patient areas were the most frequently identified gaps, which informed our interventions. Measurements at baseline and during PDSA 3 showed: patient satisfaction increased from 3.28 (5 being best; n=65) to 4.15 (n=59, p<0.0001). Patient anxiety decreased from 2.96 (1 being best; n=65) to 2.31 (n=59, p<0.001). Clinician-perceived interruptions by patients changed from 4.33 (5 being highest; n=30) to 4.18 (n=11, p=0.98) and did not meet significance. SPC charts showed special cause variation temporally associated with our interventions. CONCLUSIONS: Our pragmatic low-cost QI initiative led to statistically significant improvement in patient satisfaction with communication and decreased patient anxiety while narrowly missing our a priori improvement aim of one full Likert scale point.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».