Protocol for a stepped wedge cluster randomized quality improvement project to evaluate the impact of medical safety huddles on patient safety
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physician engagement is crucial for furthering patient safety and quality improvement within healthcare organizations. Medical Safety Huddles, which are physician-specific huddles, is a novel way to engage physicians with patient safety and may reduce adverse events experienced by patients. We plan to conduct a multi-center quality improvement (QI) initiative to implement and evaluate Medical Safety Huddles. The primary objective is to determine the impact of the huddles on adverse events experienced by patients. Secondary objectives include assessing the impact of the huddles on patient safety culture and physician engagement, and a process evaluation to assess the fidelity of implementation. Methods: This stepped wedge cluster randomized study will be conducted at four academic inpatient hospitals over 19 months. Each site will adapt Medical Safety Huddles to its own practice context to best engage physicians. We will review randomly selected patient charts for adverse events. Generalized linear mixed effects regression will be used to estimate the overall intervention effect on adverse events. Process measures such as physician attendance rates and number of safety issues raised per huddle will be tracked to monitor implementation adherence. Conclusion: Medical Safety Huddles may help healthcare organizations and medical leaders to better engage physicians with patient safety. The project results will assess the fidelity of implementation and determine the impact of Medical Safety Huddles on patient safety.
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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 | 0,157 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».