Staff perceptions of the implementation of a trauma video review program at a level I trauma center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Successful implementation of any new technology requires extensive engagement with front-line staff. We explored the perceptions of emergency department and trauma staff about a trauma video review program (TVR) prior to implementation of the first such program in Canada at our level I trauma center. METHODS: We conducted semi-structured individual interviews and in situ small group interviews with 35 multidisciplinary ED and trauma staff members of a teaching and research hospital in Toronto, Canada. We sought maximum variation in the sample of purposively selected participants. Interviews were recorded with audiotapes or detailed field notes, transcribed verbatim, coded, and analyzed using standard thematic analysis techniques. RESULTS: Participants expressed overall support for the concept of TVR, but there is a core sense of unease that influenced overall staff perceptions. Despite several departmental presentations, very few participants actually had a solid understanding of how the TVR worked. Many were apprehensive about their own professional privacy, deeply concerned about vulnerable patients being filmed without consent, and questioned how video data would be used. Despite significant hesitancy, ED and trauma staff identified positive opportunities that TVR could bring, including providing an evidence base for quality improvement. CONCLUSIONS: TVR is an evolving approach to evaluate quality and patient safety in the trauma bay. As such it brings with it natural concerns and apprehension from staff regarding privacy, confidentiality, and how data will be captured and used. There is opportunity for these types of concerns to be addressed with a robust knowledge translation plan and engagement of staff throughout the implementation process.
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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) | 0,001 | 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 ».