Clinical Utility of an Observation and Response Chart With Human Factors Design Characteristics and a Track and Trigger System: Study Protocol for a Two-Phase Multisite Multiple-Methods Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical deterioration of adult patients in acute medical-surgical wards continues to occur, despite a range of systems and processes designed to minimize this risk. In Australia, a standardized template for adult observation charts using human factors design principles and decision-support characteristics was developed to improve the detection of and response to abnormal vital signs. OBJECTIVE: To describe the study protocol for the clinical testing of these observation and response charts (ORCs). METHODS: We propose a two-phase multisite multiple-methods design to test the initial clinical utility of the charts in 10 hospitals of differing types and sizes across state jurisdictions in Australia. Data collection in the first phase includes user surveys, observations and field notes by project officers, handover de-briefs (short interviews with small groups of staff), and an audit of ORC documentation completion compared to the site's existing observation chart. For the second phase, data will be collected using a retrospective audit of observation documentation from the previous hospital observation chart, prospective audit of observation documentation following implementation of the selected ORC, user focus groups, observational field notes, and patient outcome data from routinely collected organizational data sources. RESULTS: Site selection and preparation, project officer training, chart selection and implementation, participant recruitment, and data collection has been completed and the analysis of these results are in progress. CONCLUSIONS: This detailed description of these study methods and data collection approaches will enable a comprehensive assessment of the clinical utility of these newly developed track and trigger charts and will be useful for clinicians and researchers when planning and implementing similar studies. Potential methodological limitations are also noted.
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 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 | 0,159 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».