Innovating Pediatric Emergency Care and Learning Through Interprofessional Briefing and Workplace-Based Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Managing pediatric emergencies can be both clinically and educationally challenging with little existing research on how to improve resident involvement. Moreover, nursing input is frequently ignored. We report here on an innovation using interprofessional briefing (iB) and workplace-based assessment (iWBA) to improve the delivery of care, the involvement of residents, and their assessment. METHODS: Over a period of 3 months, we implement an innovation using iB and iWBA for residents providing emergency pediatric care. A constructivist thematic analysis approach was used to collect and analyze data from 4 focus groups (N = 18) with nurses (4), supervisors (5), and 2 groups of residents (4 + 5). RESULTS: Residents, supervisors, and nurses all felt that iB had positive impacts on learning, teamwork, and patient care. Moreover, when used, iB seemed to play an important role in enhancing the impact of iWBA. Although iB and iWBA seemed to be accepted and participants described important impacts on emergency department culture, conducting of both iB and iWBA could be sometimes challenging as opposed to iB alone mainly because of time constraints. CONCLUSIONS: Interprofessional briefing and iWBA are promising approaches for not only resident involvement and learning during pediatric emergencies but also enhancing team function and patient care. Nursing involvement was pivotal in the success of the innovation enhancing both care and resident learning.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».