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Enregistrement W4414649421 · doi:10.1136/bmjqs-2025-019170

Impact of medical safety huddles on patient safety: a stepped-wedge cluster randomised study

2025· article· en· W4414649421 sur OpenAlexaff
Meiqi Guo, Mark Bayley, Xiang Y. Ye, Richard Dunbar‐Yaffe, Chris Fortin, Katharyn Go, Alyssa Macedo, John Matelski, Amanda L. Mayo, Jordan Pelc, Lawrence R. Robinson, Leahora Rotteau, Jesse Wolfstadt, Peter Cram, Lauren Linett, Christine Soong

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensHealth Sciences CentreTD Bank GroupPrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook Health Science CentreSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster (spacecraft)Patient safetyMedical deviceMEDLINEQuality managementHealth services research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical safety huddles are short, structured meetings for physicians to proactively discuss and respond to profession-specific patient safety concerns, with the goal of decreasing future adverse events. Prior observational studies found associations with improved patient safety outcomes, but no randomised controlled studies have been conducted. OBJECTIVE: The primary objective was to determine the impact of medical safety huddles on adverse events. Secondary objectives included the fidelity of huddle implementation and the impact on patient safety culture among physicians. DESIGN: Stepped-wedge cluster randomised trial with four sequences, and each hospital site was a cluster. SETTING: Inpatient oncology, surgery and rehabilitation programmes in four academic hospitals. PARTICIPANTS: Physicians in participating programmes. INTERVENTION: Medical safety huddles were adapted for local context and implemented sequentially based on a computer-generated random sequence every 2 months after a 4-month control period. All sites remained in the intervention phase for at least 9 months. MAIN OUTCOME AND MEASURES: The primary outcome was the rate of adverse events, as determined through blinded chart audits of 912 randomly selected patients. The fidelity of implementation was assessed through the huddle attendance rate, number of safety issues raised in the huddles and number of actions taken in response. Patient safety culture was assessed using the Agency for Healthcare Research and Quality Hospital Survey on Patient Safety. RESULTS: The adjusted rate of adverse events (per 1000 patient days) in the postintervention phase was 12% lower compared with preintervention (RR: 0.88; 95% CI: 0.80 to 0.98; p=0.016). The odds of having adverse events posthuddle implementation were 17% lower in the postintervention period compared with preintervention (OR intervention vs control: 0.83; 95% CI: 0.80 to 0.87; p<0.001). The mean huddle attendance rate at each site ranged from 30% to 85%, and the mean number of issues raised per huddle and the mean number of actions taken per huddle ranged from 1.6 to 3.1. The mean (SD) overall patient safety rating increased from 2.3 (0.53) to 2.8 (0.88), p=0.010. The mean per cent (SD) positive score for the composite measures of 'Organisational learning' increased significantly from 35% (26%) to 54% (23%), p=0.00, 'Response to error' 37% (24%) to 52% (22%), p=0.025 and 'Communication about error' 36% (28%) to 64% (42%), p=0.016 after implementation. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Medical safety huddles decreased adverse events and may improve patient safety culture through engaging physicians. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT05365516.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,432 · 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'étudeEssai randomisé
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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