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Enregistrement W3134402432 · doi:10.1097/01.pcc.0000738160.52184.06

O013 / #557: LIBER8 GLASS GOALS PROJECT: A NOVEL METHOD FOR ENSURING DAILY, INDIVIDUALIZED PATIENT-GOAL SETTING AND TEAM COMMUNICATION.

2021· article· en· W3134402432 sur OpenAlexaff
Ian Jones, S. Friedman, Saif Awladthani, Chris Watts, Ashley V. Simpson, Amal Al-Farsi, Rakesh Gupta, Abby L. Todt, Karen Choong

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistAuditRoundingMedicineGoal settingMedical educationNursingProcess managementPsychologyComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims & Objectives: Daily goals checklists have been shown to improve patient care and team communication in the critical care setting. Institutional surveys showed that staff found previous checklists ineffective. The objective of this study was to evaluate a novel daily goals checklist using the glass door of the patient rooms, as an easily visible communication tool, to set patient goals and track progress in a Pediatric Intensive Care Unit (PICU). Methods: We used the Pronovost’s 4 E’s model (Engage, Educate, Execute, and Evaluate) to implement the Glass Goals. The Glass Goals are a template on patient doors, for goal setting in specific domains of sedation, breathing, circulation, diet, early mobilization, fluids, and family goals. Content was created in collaboration with PICU staff, leadership, and families, and rolled out over 1 month. Goal setting and team communication were assessed using pre- and post-implementation rounding audits and surveys, and a post-implementation uptake assessment.Results: Pre-implementation rounding audits on 49 patients found the frequency of goal setting was 40.2% across all domains excluding family goals. Median rounding time was 11:46 (IQR = 8:25). Post-implementation, Glass Goals completion was 94.6% (N = 74). Post-implementation surveys and rounding audits are ongoing. Conclusions: Preliminary analyses indicate that implementation of the Glass Goals leads to improved uptake of patient goal setting and team communication. Future analyses will assess post-implementation goal setting during rounds, rounding time, and perceptions of the Glass Goals by parents and HCPs using surveys. Acknowledgements: Hannah Zimmerman, Grace Lamond, Data Collection Assistants; McMaster Family Advisory Council; Dr. Samara Zavalkoff

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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