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Enregistrement W4412773521 · doi:10.1002/aet2.70087

A Novel Model of Patient Handover in Emergency Medicine—Addressing Hidden Tensions in Culture

2025· article· en· W4412773521 sur OpenAlexaff
Stella Yiu, Marianne Yeung, Warren J. Cheung, Edmund Kwok, Gurraman Mann, Allison Williams, Jason R. Frank

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensCanadian Network for Innovation in EducationUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandoverMedicineComputer scienceMedical emergencyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Clinical handover (or handoff), the transfer of patient care between providers, is essential in Emergency Medicine. Poor communication during handover can threaten patient safety. Existing literature views handover as an information transfer; little research has examined the human interaction within handover and how it affects patient safety. We sought a more nuanced understanding of handover to improve this critical aspect of Emergency Medicine care. Methods: We used constructivist grounded theory to explore handover as a social phenomenon. We invited staff emergency physicians in an academic, tertiary care hospital to participate in semi-structured interviews, which were recorded, de-identified, and transcribed. The research team analyzed the transcripts in multiple progressively interpretive analytical stages: initial, focused, and theoretical. Cultural-Historical Activity Theory (CHAT) provided a framework for our data analysis. CHAT situates an individual's action into an activity system in which components interact, producing tensions. We sought to attain theoretical sufficiency by revising the interview guide and recruiting participants for specific insights. Results: We interviewed sixteen (16) participants. During handover, the object was for the incoming physician (IP) to accept the handover plan from the outgoing physician (OP). We identified a rule requiring minimal handover plans that were realistic and dichotomous. The divisions of labor were tasks. During the interaction, emotional reactions such as judgment or compassion, and behavioral reactions such as pushback or acceptance could have resulted. There were unintended consequences from the handover process that impacted members' self-worth and generated threats to patient safety. Conclusions: We built a novel and more nuanced framework of handover in the emergency department that involves multiple interactions and tensions. Using this new model, emergency departments should adjust their handover processes to enhance group dynamics and patient safety.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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