Recovery of a quality improvement project during the COVID pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
246 Background: Prior to COVID we undertook a QI project with the aim improving the documentation of a best possible medication history (BPMH) or medication reconciliation (MedRec) for patients initiating systemic therapy (ST) in ambulatory oncology, where care spans multiple providers and patients may be at increased risk of adverse drug events. While initial improvements were realized (16.7% and 3.9% increases for BPMH and MedRec, respectively), completion rates returned to baseline following the start of the COVID pandemic. Methods: Guided by the four-phase Quality Implementation Framework we sought to recover implementation of MedRec. We initially undertook a purposeful re-examination of the MedRec process (Phase 1) to identify barriers to conducting MedRec during COVID. This guided the tailored selection of Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) implementation strategies utilized during the successive phase of the project. During each phase the proportion of patients with documented BPMH or MedRec within 30 days of initiating ST out of those eligible was calculated. Results: Major barriers to conducting MedRec during COVID included reduced resources (time, human resources and physical resources), loss of dedicated staff, and change in workflow/ clinical models brought on by the introduction of virtual care. This informed our strategy to improve capacity to conduct MedRec (Phase 2) through the development and distribution of educational materials, revisions of professional roles, and creation of a new dedicated clinical team consisting of existing modified duty nurses to conduct MedRec. To support ongoing implementation (Phase 3), additional implementation strategies included the staged implementation scale-up, conduct of educational meetings/ outreach visits, facilitation, and provision of clinical supervision. The impact of each phase of implementation on BPMH and MedRec completion rates is summarized in Table. Conclusions: Recovery of a quality improvement intervention during COVID was realized through the utilization of a structured, implementation process model approach to identify and address barriers to implementation. Future work will focus on improvement of MedRec completion rates by clinicians, and on embedding processes into practice (Phase 4) to support sustainability of the intervention.[Table: see text]
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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 | 0,097 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».