Implementation of the Ottawa morbidity and mortality model improves the quality of morbidity and mortality rounds
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the effect of implementing the Ottawa morbidity and mortality (M&M) model (OM3) on the perceived quality of M&M rounds. Methods: This was an observational study that included faculty, house officers, and staff, performed from September 2021 through June 2023, in conjunction with implementation of the OM3. A survey was emailed to participants at the beginning of the study period (PRE), at the end of the first academic year (POST-Y1), and at the end of the second academic year (POST-Y2). During the first year (September 2021 through May 2022), a separate survey to evaluate each individual session of rounds was emailed to participants. Categorical data are described using counts and percentages. Results: There were 67 participants in the PRE survey, 50 in the POST-Y1 survey, and 70 in the POST-Y2 survey. From PRE to POST-Y1, findings included (1) a 19% (22% PRE to POST-Y2) increase in "agree" responses when asked if M&M rounds had a significant impact on the quality of care they provide on a section/service level, (2) a 25% (13% PRE to POST-Y2) increase in the average percentage of M&M rounds thought to effectively address cognitive issues, and (3) a 25% (20% PRE to POST-Y2) increase in the average percentage of M&M rounds thought to effectively address systemic issues. Conclusions: The implementation of the OM3 was perceived by respondents to improve patient care at the individual and service levels. Additionally, it more effectively addressed cognitive and systemic issues. Clinical Relevance: The OM3 is a straightforward and impactful M&M model to institute, and its implementation should be considered in other veterinary practices.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».