Experiences and Needs of Core Participants in Surgical Ward Rounds: Qualitative Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical ward rounds (SWRs) are typically led by doctors, with limited involvement from key participants, including patients, family members, and bedside nurses. Despite the potential benefits of a more collaborative and person-centered approach, efforts to engage these stakeholders remain rare. OBJECTIVE: This qualitative exploratory study examined the experiences and needs of doctors, nurses, patients, and their relatives during SWRs as part of a Participatory Design process. METHODS: Data were collected through ethnographic field studies, focus groups with the healthcare providers, patients and relatives, and dyadic interviews conducted as part of home visits to patients and their partners after discharge. Field notes and interview data were analyzed using systematic text condensation. RESULTS: Lack of organization, traditional roles, and cultural norms compromised the quality, efficiency, and user experience of SWRs in multiple ways. SWRs were routine-driven, treatment-focused, and received lower priority than surgical tasks. Unpredictability resulted in unprepared participants and limited access for nurses, patients, and relatives to partake. CONCLUSIONS: The study identified a gap between the organizational and cultural frameworks governing the SWRs and the experiences and needs of key participants. Digital technologies were perceived as a potential solution to address some of these challenges.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».