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Enregistrement W4399327279 · doi:10.1177/13674935241249597

Goals of Morbidity and Mortality meetings in paediatric acute care. A qualitative case study

2024· article· en· W4399327279 sur OpenAlexaff
Emma Jeffs, Fiona Newall, Clare Delany, Sharon Kinney

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchMedicineCONTESTPsychological interventionNursingWorkforceHealth careParticipant observationMedical educationPsychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Morbidity and Mortality meetings are conducted in varied clinical contexts including paediatrics. Widely cited as an educational or quality improvement tool, the reality is more complex. In this qualitative study, the aim was to explore the perceived goals of the paediatric acute care Morbidity and Morbidity meeting. This study used semi-structured interviews and observation within a qualitative case study methodology. Data were collected in a large paediatric quaternary hospital. Analysis generated themes related to meeting observations and the participant's interpretation of meeting goals. A total of 44 interviews were conducted with 14 nurses, 29 doctors, and 1 allied health professional. Thirty-two meetings in six clinical departments were observed. Two themes were developed: complex and nuanced goals; and tensions and contest between and within goals. Meeting goals to evaluate care, learn, support, adhere, and change and respond were sometimes in competition and had varied interpretations. Morbidity and Mortality meetings in this setting are valued and occupy a complex role which reaches beyond identification of measurable patient safety interventions. Understanding goals more fully can lead to optimised conduct and meaningful measurement of efficacy. The strength in these meetings may be the way they promote an embedded safety culture, and an informed and skilled workforce.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,451 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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