Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTAims and ObjectivesThis paper reports on a study of clinical incidents related to the transfer of accountability and responsibility of patient care during clinical handover in three major health facilities in regional Australia. It aims to identify significant issues in the area of transferring accountability and responsibility.BackgroundAlthough clinical handover is widely acknowledged as the process which transfers accountability and responsibility, issues occur particularly when this transfer is incomplete, shared or when one clinician feels an ongoing sense of responsibility for the patient.DesignA thematic analysis of incidents related to clinical handover was conducted on data collected at three regional settings within Australia in order to identify issues which had occurred during this process.MethodsThe Incident Information Management System (IIMS) is a database that collects information about clinical incidents and near misses and relies on health staff to report them. The initial information retrieved from IIMs identified 3716 possible events for inclusion. A thematic analysis was undertaken of the data which identified transfer of responsibility and accountability as a key theme.ResultsThe data related to the transfer of responsibility and accountability came to prominence in the incident reports in three ways. These included; identifying omissions, issues with information exchange and refusal to accept responsibility of care.ConclusionsThis study demonstrates the need for a more systematic approach regarding communication between health professionals regarding the transferability and accountability of patient care.Relevance to Clinical PracticeClinical handover remains a contentious issue regarding patient care and safety. Health professionals may benefit from this review of incidents related to clinical handover and consider some of the recommendations to improve clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».