Measuring What Matters at Morbidity and Mortality Conferences: A Scoping Review of Effectiveness Measures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Efforts to study morbidity and mortality conferences (M&MC) are hampered by the lack of rigorous instruments to assess the effectiveness of the conferences for the purpose of quality improvement and medical education. This might limit further advancement of the practice. The aim of this scoping review was to determine commonly used effectiveness measures of M&MC in the literature. METHOD: A scoping review was performed of quantitative, qualitative, and mixed methods studies of M&MC, using databases from PubMed, Emcare, Embase, Web of Science, and the Cochrane library. Studies were included if an outcome was described after a general evaluation or an intervention to M&MC. Study quality was assessed with the Quality Assessment Tool for Studies with Diverse Designs. RESULTS: A total of 43 articles were included in the review. The majority used a quantitative (n = 23) or mixed (n = 17) design, with surveys as the most frequent method used for data collection (n = 29). The overall Quality Assessment Tool for Studies with Diverse Designs scores were modest (64%). Outcome measures used to evaluate the effectiveness of M&MC were clustered in the following categories: "participant experiences," "characteristics of the meeting," "medical knowledge," "actions for improvement," and "clinical outcomes." CONCLUSIONS: This review found a wide variety of effectiveness measures for M&MC. Rather than using isolated measures, approaches that combine multiple effectiveness measures could offer a more comprehensive assessment of M&MC. Although there was a preference for quantitative metrics, this fails to seize the opportunity of qualitative methods to yield insights into sociological purposes of M&MC, such as building professional identities and safety culture.
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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 | 0,133 | 0,342 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».