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Enregistrement W4294219073 · doi:10.1186/s12873-022-00707-4

Implementation and facilitation of post-resuscitation debriefing: a comparative crossover study of two post-resuscitation debriefing frameworks

2022· article· en· W4294219073 sur OpenAlexaff
April Kam, Clarelle L. Gonsalves, Samantha V. Nordlund, Stephen J. Hale, Jennifer Twiss, Cynthia Cupido, Mandeep Brar, Melissa Parker

Notice bibliographique

RevueBMC Emergency Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of ManitobaHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingMedicineThematic analysisInterpersonal communicationResuscitationNursingQualitative researchMedical educationPsychologyEmergency medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Post-resuscitation debriefing (PRD) is the process of facilitated, reflective discussion, enabling team-based interpersonal feedback and identification of systems-level barriers to patient care. The importance and benefits of PRD are well recognized; however, numerous barriers exist, preventing its practical implementation. Use of a debriefing tool can aid with facilitating debriefing, creating realistic objectives, and providing feedback. OBJECTIVES: To assess utility of two PRD tools, Debriefing In Situ Conversation after Emergent Resuscitation Now (DISCERN) and Post-Code Pause (PCP), through user preference. Secondary aims included evaluating differences in quality, subject matter, and types of feedback between tools and implications on quality improvement and patient safety. METHODS: Prospective, crossover study over a 12-month period from February 2019 to January 2020. Two PDR tools were implemented in 8 week-long blocks in acute care settings at a tertiary care children's hospital. Debriefings were triggered for any intubation, resuscitation, serious/unanticipated patient outcome, or by request for distressing situations. Post-debriefing, team members completed survey evaluations of the PDR tool used. Descriptive statistics were used to analyze survey responses. A thematic analysis was conducted to identify themes that emerged from qualitative responses. RESULTS: A total of 114 debriefings took place, representing 655 total survey responses, 327 (49.9%) using PCP and 328 (50.1%) using DISCERN. 65.2% of participants found that PCP provided emotional support while only 50% of respondents reported emotional support from DISCERN. PCP was found to more strongly support clinical education (61.2% vs 56.7%). There were no significant differences in ease of use, support of the debrief process, number of newly identified improvement opportunities, or comfort in making comments or raising questions during debriefs between tools. Thematic analysis revealed six key themes: communication, quality of care, team function & dynamics, resource allocation, preparation and response, and support. CONCLUSION: Both tools provide teams with an opportunity to reflect on critical events. PCP provided a more organized approach to debriefing, guided the conversation to key areas, and discussed team member wellbeing. When implementing a PRD tool, environmental constraints, desired level of emotional support, and the extent to which open ended data is deemed valuable should be considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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