Quality and Patient Safety Metrics: Developing a Structured Program for Improving Patient Care in the Department of Medicine at The Ottawa Hospital
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Despite increasing recognition of the importance of quality and patient safety in academic medicine, challenges remain with ensuring physician participation in quality assurance and quality improvement efforts, such as lack of compensation and enabling resources. An organizational culture that includes physician leadership and a supportive infrastructure is needed to encourage physician backing of quality and patient safety initiatives. APPROACH: The authors describe the development of a robust quality and patient safety program in the Department of Medicine at The Ottawa Hospital over the past 7 years and highlight how the department changed its organizational culture by prioritizing quality and patient safety and establishing the necessary infrastructure to support this program. Program development was characterized by 4 overarching themes: incentives, administrative structure and physician leadership, training and support, and system enhancements. OUTCOMES: As a result of the program, the department broadly implemented a standardized framework for conducting quality committee meetings and morbidity and mortality rounds and reviewing patient safety incidents and patient experience across its 16 divisions. This has led to 100% departmental compliance on corporate quality assurance metrics each year (e.g., regular multidisciplinary divisional quality committee meetings), along with physician participation in formal quality improvement initiatives that align with larger corporate goals. NEXT STEPS: The authors reflect on lessons learned during the implementation of the program and the essential elements that contributed to its success. Next steps for the program include using a centralized repository of quality and patient safety data, including patient safety incident dashboards, to encourage greater divisional collaboration on quality improvement initiatives and continuous institutional learning over time. Another important avenue will be to create an academic hub for excellence in quality and a formal approach to reward and promote physicians for their quality work.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».