Quality Improvement Focused Morbidity and Mortality Rounds: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Morbidity and mortality conference (MMC) is a century-old tradition in medicine that was initially primarily focused on the review of surgical outcomes and errors. In recent years, the value of MMC in quality improvement (QI) and patient safety initiatives has been realized and incorporated into the MMCs of some disciplines and institutions. Despite this, there is a need for a standardized structure of MMC that emphasizes both QI and patient safety. The purpose of this integrative review is to synthesize the literature on MMC structure that is reflective of QI and patient safety. An integrative literature search was carried out using PubMed and MEDLINE. Abstracts were reviewed and non-relevant articles were excluded. Exclusion criteria were no mention of MMC, analysis of specific case, no focus on QI or patient safety, and non-English language. A total of 21 articles were identified for review. Articles were reviewed in their entirety for content regarding structuring of the MMC to reflect and further develop QI and patient safety. The follwing three themes emerged that were consistently identified as being important for restructuring MMCs: (1) the importance of careful case selection, (2) the format of discussion during the conferences, and (3) the action plans reflecting QI initiatives derived from the conferences. The review suggests that one standardized method of MMC implementation that encompasses the three pivotal themes should be developed. Further research needs to focus on instituting measures of effectiveness for the new MMC model.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».