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Enregistrement W4408764296 · doi:10.1093/pch/pxae052

Improving paediatric clinical teaching unit handover: A quality improvement project

2025· article· en· W4408764296 sur OpenAlexaffabout
Samantha Gerber, Marina S. Yacob, Michael R. Miller, Brianna McKelvie

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioChildren’s Health Research InstituteWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandoverQuality managementUnit (ring theory)Quality (philosophy)Computer scienceMedicineOperations managementPsychologyEngineeringMathematics educationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Handover is an integral part of patient care and is dependent on effective communication between physicians. Poor quality handover can lead to patient harm, with up to 75% of patients in whom there are handover failures sustaining preventable adverse events. Paediatric Clinical Teaching Unit (CTU) Morbidity and Mortality rounds identified multiple handover-related adverse events. We therefore undertook a quality improvement project to reduce handover-related adverse events and improve participant satisfaction with handover. Methods: This project was carried out in two phases at an academic tertiary care paediatric hospital in London, Ontario. Phase I involved recording any adverse events that occurred overnight. A root cause analysis with paediatric residents identified the key contributors to poor handover. Phase II implemented strategies aimed at addressing these contributors. CTU handovers were then observed using the same questionnaires as Phase I. Following Phase II, a questionnaire was sent to all paediatric residents to evaluate their perceived changes in handover. Interventions: Designating a handover room, collaborating with nurses to reduce pages during handover, changing pager messages to minimize non-emergent pages during handover, creating a handover template, and providing formal teaching to medical students and residents. Results: Implementation of the interventions resulted in a significant decrease in interruptions and background noise. There was a trend toward a reduction in adverse events from 13 in Phase I to 7 in Phase II. All residents felt that handover improved, with 16.7% stating minimal improvement, 61.1% stating some improvement, and 22.2% stating good improvement. Conclusions: Results show that the simple strategies implemented improved resident handover.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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