Identifying relevant topics and training methods for emergency department flow training
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the importance of patient flow to emergency department (ED) management, there is a need to strengthen and expand training in flow strategies for practicing ED staff. To date, there has been limited academic inquiry into the skills and training that ED staff require to improve patient flow. As part of a quality improvement initiative, our team aimed to identify the topics and training methods that should be included in flow training for ED staff. METHODS: We conducted an integrative review and modified Delphi. For the integrative review, we sought to identify appropriate skills, training strategies, and training modalities to include in a curriculum for ED staff. The findings from the review were compiled and distributed to Canadian experts in ED efficiency through a modified Delphi, including physicians, nurses, and nurse practitioners. RESULTS: Our literature search retrieved 8359 articles, of which 46 were included in the review. We identified 19 skills, 9 training strategies, and 12 training modalities used to improve ED efficiency in the literature. For the modified Delphi, we received responses from 39 participants in round one and 28 in round two, with response rates of 57% and 41%, respectively. The topics chosen by the most respondents were: "flow decisions," "teamwork," "backlog and surge management," "leadership," and "situational awareness." CONCLUSION: Our findings suggest that flow training should teach ED staff how to make decisions that improve flow, work more effectively as a team, manage patient backlog and surge, improve leadership skills, and develop situational awareness. These findings add to a gap in the academic literature regarding the training ED staff require to improve patient flow.
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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 | 0,060 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».