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Enregistrement W4390506200 · doi:10.1542/peds.2023-062666

Implementing a Family-Centered Rounds Intervention Using Novel Mentor-Trios

2024· article· en· W4390506200 sur OpenAlexaff
Alisa Khan, Shilpa J. Patel, Michele Anderson, Jennifer Baird, Tyler Johnson, Isabella Liss, Dionne A. Graham, Sharon Calaman, April E. Fegley, Jenna Goldstein, Jennifer K. O’Toole, Glenn Rosenbluth, Claire Alminde, Ellen J. Bass, Zia Bismilla, Monique Caruth, Sally Coghlan-McDonald, Sharon Cray, Lauren Destino, Benard P. Dreyer, Jennifer L. Everhart, Brian Good, Amy Guiot, Helen Haskell, Jennifer Hepps, Andrew J. Knighton, Irene Kocolas, Nicholas Kuzma, Kheyandra D. Lewis, Katherine P. Litterer, Elizabeth Kruvand, Peggy Markle, Dale Ann Micalizzi, Aarti Patel, Jayne Rogers, Anupama Subramony, Tiffany Vara, H. Shonna Yin, Theodore C. Sectish, Rajendu Srivastava, Amy J. Starmer, Daniel C. West, Nancy D. Spector, Christopher P. Landrigan

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoachingFamily medicineNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Patient and Family Centered I-PASS (PFC I-PASS) emphasizes family and nurse engagement, health literacy, and structured communication on family-centered rounds organized around the I-PASS framework (Illness severity-Patient summary-Action items-Situational awareness-Synthesis by receiver). We assessed adherence, safety, and experience after implementing PFC I-PASS using a novel "Mentor-Trio" implementation approach with multidisciplinary parent-nurse-physician teams coaching sites. METHODS: Hybrid Type II effectiveness-implementation study from 2/29/19-3/13/22 with ≥3 months of baseline and 12 months of postimplementation data collection/site across 21 US community and tertiary pediatric teaching hospitals. We conducted rounds observations and surveyed nurses, physicians, and Arabic/Chinese/English/Spanish-speaking patients/parents. RESULTS: We conducted 4557 rounds observations and received 2285 patient/family, 1240 resident, 819 nurse, and 378 attending surveys. Adherence to all I-PASS components, bedside rounding, written rounds summaries, family and nurse engagement, and plain language improved post-implementation (13.0%-60.8% absolute increase by item), all P < .05. Except for written summary, improvements sustained 12 months post-implementation. Resident-reported harms/1000-resident-days were unchanged overall but decreased in larger hospitals (116.9 to 86.3 to 72.3 pre versus early- versus late-implementation, P = .006), hospitals with greater nurse engagement on rounds (110.6 to 73.3 to 65.3, P < .001), and greater adherence to I-PASS structure (95.3 to 73.6 to 72.3, P < .05). Twelve of 12 measures of staff safety climate improved (eg, "excellent"/"very good" safety grade improved from 80.4% to 86.3% to 88.0%), all P < .05. Patient/family experience and teaching were unchanged. CONCLUSIONS: Hospitals successfully used Mentor-Trios to implement PFC I-PASS. Family/nurse engagement, safety climate, and harms improved in larger hospitals and hospitals with better nurse engagement and intervention adherence. Patient/family experience and teaching were not affected.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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