Nurses’ Experiences with Activating Rapid Response Teams: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Patient clinical deterioration is a major safety concern. One strategy implemented for healthcare providers to help improve the timely recognition and response to patient deterioration is the Rapid Response Team (RRT). Despite this resource, patient deterioration still occurs and delayed activation of the RRT is one contributing factor. Little is known about the perspectives and experiences of unit-level (also termed “ward”) nurses related to RRT activation, which is problematic given they are the ones who are primarily responsible for that process. The purpose of this study was to understand the experiences of nurses practising on general adult inpatient medicine units and their activation of the RRT. The research question was addressed with a descriptive, exploratory qualitative study. Nurses working on a medicine unit at an Ontario hospital study site were purposively recruited to participate. Semi-structured interviews with the six participants were held online and audio-video recorded. Inductive, thematic analysis was used. Eleven themes about the barriers and facilitators to RRT activation, and one overarching theme—The Self-Imposed Complexity of Deciding to Activate the RRT—resulted in relation to the nuanced, multi-factorial decision-making process unit-level nurses undertake when considering activation. This information will inform practice changes surrounding RRT policies, nursing education about the RRT, and be incentive for future research on optimizing strategies for RRTs and deteriorating patients.
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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 | 0,026 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».