Challenges of handover in a postoperative care unit : An observation study with a qualitative approach
Notice bibliographique
Résumé
Bakgrund: Bristande kommunikation är en vanlig orsak till vårdskador, vilket gör tydlig överrapportering mellan vårdprofessioner avgörande för patientsäkerheten. Effektiv kommunikation minskar risken för missförstånd och bidrar till en säkrare vårdmiljö. Syfte: Syftet med studien var att undersöka överrapportering av patienter från operation till postoperativ avdelning mellan anestesi- och intensivvårdssjuksköterskor. Metod: En kvalitativ ansats ligger till grund för studien och en ostrukturerad icke-deltagande observationsstudie har genomförts. Totalt observerades 31 överrapporteringar. Materialet från observationerna har analyserats utifrån Elo och Kyngäs induktiva kvalitativa innehållsanalys. Resultat: Fem subkategorier och två kategorier framkom efter analysen. I kategorin samverkan i team belyses styrkor och utmaningar för överrapporteringens struktur, genomförande samt hur de påverkar arbetsflödet. I kategorin utmaningar vid överrapportering uppdagades att buller, pipande ljud, kollegor som samtalande högt, patienters fysiska och emotionella tillstånd kunde skapa hinder för en effektiv överrapportering. Konklusion: Studien betonar vikten av strukturerad kommunikation och samarbete mellan anestesi- och intensivvårdssjuksköterskor för att säkerställa effektiv och säker överrapportering. Användningen av kommunikationsverktyg minskar risken för missförstånd, men kräver en störningsfri arbetsmiljö för att vara effektiv. För att möta utmaningarna behövs organisatoriska förbättringar, såsom anpassad arbetsmiljö och åtgärder för att minska störningar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».