Application of treatment bundles reduces days on mechanical ventilation in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
Reduction of time on the ventilator is a key concept to avoid complications. Recommendations include semirecumbent positioning (SRP) [ 1 ], low tidal volume ventilation (TV = 6 ml/kg) [ 2 ], prophylaxis for stress ulcer (SUP) [ 3 ], and deep vein thrombosis (DVTP) [ 4 ]. The goal of this study was to investigate whether staff training about these treatments decreases days on ventilation. All patients of a 50-bed ICU with mechanical ventilation >24 hours were included. From June 2005 to September 2005 (Audit I), patients were examined daily for SRP >30°, low tidal volume ventilation, DVTP, and SUP by an independent task force. Afterwards, nurses and physicians were trained for the monitored treatments. Audit II was then performed from March 2006 to June 2006. One hundred and thirty-three patients (1,389 ventilator-days) were included in Audit I, 141 patients (1,002 ventilator-days) in Audit II. Data are expressed as the median (interquartile range) or percentage of implementation per ventilator-days (Table 1 ). On average, low tidal volume ventilation was adopted. DVTP and SUP were well implemented without training. There was no effect on frequency of pneumonia, ICU length of stay, or survival. SRP could be successfully improved by staff training. Enhanced implementation was associated with reduction in days on ventilation.
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».