Building impactful systems-focused simulations: integrating change and project management frameworks into the pre-work phase
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare organizations strive to deliver safe, high-quality, efficient care. These complex systems frequently harbor gaps, which if unmitigated, could result in harm. Systems-focused simulation (SFS) projects, which include systems-focused debriefing (SFD), if well designed and executed, can proactively and comprehensively identify gaps and test and improve systems, enabling institutions to improve safety and quality before patients and staff are placed at risk.The previously published systems-focused debriefing framework, Promoting Excellence and Reflective Learning in Simulation (PEARLS) for Systems Integration (PSI), describes a systematic approach to SFD. It includes an essential "pre-work" phase, encompassing evidence-informed steps that lead up to a SFD. Despite inclusion in the PSI framework, a detailed description of the pre-work phase, and how each component facilitates change management, was limited.The goal of this paper is to elucidate the PSI "Pre-work" phase, everything leading up to the systems-focused simulation and debriefing. It describes how the integration of project and change management principles ensures that a comprehensive collection of safety and quality issues are reliably identified and captured.
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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 | 0,053 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».