Mortality and Morbidity rounds in neonatology: Providers’ experiences and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe how Canadian level III neonatal intensive care units (NICU) organise mortality and morbidity rounds (M&MR) and explore clinicians' perspectives. METHODS: This questionnaire study, including open-ended questions, examined the following domains: (1) M&MR format, (2) ethical issues and (3) limitations and perceived effectiveness. RESULTS: Sixteen out of twenty (80%) level III NICUs participated. All deaths and 64% of morbidities were discussed. M&MR occurred monthly (69%) with 3-5 patients discussed hourly (63%) and usually (75%) physician led. Wide variations of practice between centres existed for practical issues, such as administrative support and attendance. 44% of centres allowed nurses to participate. Goals reported by participants were also heterogeneous: reducing medical error (56%), educational (50%), improving communication (44%) and peer review (23%). Practical barriers were time (75%) and lack of resources/structure (25%). Four main themes were as follows: the role of M&MR, the ongoing blame culture, communication issues and the distinction between mortality and morbidity. CONCLUSION: Goals and format of M&MR vary widely. M&MR remains physician-centric, where the blame culture still endures. Neonatal M&MR models should be adapted to the modern NICU to ensure the M&MR stays relevant. It could also benefit from lessons learned in quality improvement.
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 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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».