Virtual family-centred rounds support high-quality care in paediatric inpatients: A mixed-methods process evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Virtual care use exploded during the COVID-19 pandemic, but comprehensive evaluations of inpatient virtual care are lacking. This process evaluation of virtual family-centred rounds (vFCR) aimed to determine if vFCR supports high-quality care with comparable effectiveness, usefulness, and acceptability to in-person family-centred rounds. Methods: This mixed-methods evaluation was conducted in a freestanding academic tertiary care children's hospital from May to June 2021. Virtual observations were used to evaluate the effectiveness of vFCR compared to in-person rounds and timing benchmarks. In-person observations were used to collect vFCR technology usability data. Questionnaires were distributed postrounds to understand patient/family and medical team perceptions of vFCR effectiveness, satisfaction, safety, and technology usability. Results: Adherence to the core components of family-centred rounds during vFCR was variable. vFCR timing was consistent with benchmarks despite regular delays. The majority (93%) of survey respondents were satisfied with vFCR, and 67% felt it was important to do FCR virtually during the pandemic for increased safety. Importantly, vFCR was perceived by 97% of medical team members as supporting shared decision-making with patients and families and 78% of patients/families felt like valued partners in their (child's) care. vFCR technology was perceived as easy or very easy to use by 95% of respondents. Conclusion: Virtual family-centred rounds were found to be effective, safe and met with high levels of satisfaction by patients/families and medical team members. The technology was perceived to be easy to learn and use. Rounds efficiency and transition times were identified as opportunities for improvement.
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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 | 0,073 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».