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Enregistrement W4409259977 · doi:10.1136/bmjoq-2024-003136

Improved team cohesion and experience following geographical cohorting of clinician teams

2025· article· en· W4409259977 sur OpenAlexaff
Christine Soong, Rebecca Ramsden, Kate van den Broek, Michael J. Scott, A. Louis, Carolyn Farquharson, Katherine McQuaid-Bascon, Lisa Wayment, Luke Devine

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTeamworkIntervention (counseling)Health careFamily medicineEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hospitalists frequently provide care to inpatients situated across numerous medical units, resulting in inefficiency, poor clinician experience and disjointed teamwork. We implemented geographical cohorting of clinician teams to improve team cohesion, efficiency and interprofessional team experience. METHODS: We conducted an interrupted time series study of medical inpatients at a single academic medical centre. Preintervention: July 2018-April 2019, intervention development: April 2019-May 2019 and the postintervention: June 2019-June 2020. The intervention included geographical cohorting of clinician teams onto dedicated inpatient medical wards, standardisation of unit-based interprofessional rounds and end-of-day unit-based huddles. The primary outcome was surveys of team experience and the secondary outcome was the number of pages to physicians (efficiency measure). RESULTS: A total of 6043 patients were included in the study: 2668 preintervention, 386 intervention development and 2989 postintervention. 3240 (53.6%) were female and two (<1.0%) were transgender. Postintervention versus preintervention team experience improved in: awareness of healthcare workers (HCWs) method to contact physicians (56.1% vs 19.0%, p<0.001), ease of contact of physician (82.5% vs 59.5%, p=0.001), timeliness of physician response (78.9% vs 61.9%, p=0.020), agreement of team on care plan (80.7% vs 73.8%, p=0.018) and care plan is communicated efficiently (71.9% postintervention vs 45.2% preintervention, p=0.005) and timely (68.4% postintervention vs 45.2% preintervention, p=0.003). Mean physician pages reduced by a postintervention estimate (factor) of -5.80 (95% CI: -6.30 to -5.29, p<0.001). Linear mixed-effects models of clinical patient outcomes demonstrated no significant changes. CONCLUSIONS: Geographical cohorting of inpatient teams was associated with improved efficiency and team experience outcomes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,505 · 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'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
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Résumé présentoui

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