Virtual family-centered rounds: a quality improvement initiative to adapt inpatient care during COVID-19 using a human-centred participatory design approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family-centered rounds (FCR) are fundamental to pediatric inpatient care. During the COVID-19 pandemic, we aimed to design and implement a virtual family-centered rounds (vFCR) process that allowed continuation of inpatient rounds while following physical distancing guidelines and preserving personal protective equipment (PPE). METHODS: A multidisciplinary team developed the vFCR process using a participatory design approach. From April through July 2020, quality improvement methods were used to iteratively evaluate and improve the process. Outcome measures included satisfaction, perceived effectiveness, and perceived usefulness of vFCR. Data were collected via questionnaire distributed to patients, families, staff and medical staff, and analyzed using descriptive statistics and content analysis. Virtual auditors monitored time per patient round and transition time between patients as balancing measures. RESULTS: Seventy-four percent (51/69) of health care providers surveyed and 79% (26/33) of patients and families were satisfied or very satisfied with vFCR. Eighty eight percent (61/69) of health care providers and 88% (29/33) of patients and families felt vFCR were useful. Audits revealed an average vFCR duration of 8.4 min (SD = 3.9) for a single patient round and transition time between patients averaged 2.9 min (SD = 2.6). CONCLUSION: Virtual family-centered rounds are an acceptable alternative to in-person FCR in a pandemic scenario, yielding high levels of stakeholder satisfaction and support. We believe vFCR are a useful method to support inpatient rounds, physical distancing, and preservation of PPE that may also be valuable beyond the pandemic. A rigorous process evaluation of vFCR is underway.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».