Effect of an education programme on the utilization of a medical emergency team in a teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical Emergency Teams (MET) have been developed to identify, review and manage acutely unwell ward patients. Previous studies have suggested that there may be obstacles to the utilization and activation of the MET. AIMS: To determine the effect of a detailed education programme on the rate of utilization of the MET system 3.5 years after its introduction in a University teaching hospital. METHODS: Prospective interventional study involving a detailed programme of education, feedback and decision support for nursing and medical staff given before, during and after implementation of a MET system. We measured the number of MET calls per month for both medical and surgical patients for 109 250 consecutive admissions to the acute care campus of Austin Health from August 2000 to June 2004. RESULTS: Overall activation of the MET increased from 25 calls per month to a peak of 79 calls per month over the study period (average increase of one MET call/month). After standardization for monthly admissions, the increase in MET utilization for surgical patients (increase by 1.13 MET/1000 admissions/month) was 4.9-fold greater than for medical patients (increase by 0.23 MET/1000 admissions/month; P < 0.0001). At the peak level of activity (April 2004), the MET was called to review 8.4% of surgical and 2.7% of medical admissions (P < 0.0001). CONCLUSIONS: There was a progressive increase in the utilization of the MET service in the 3.5 years after implementation, with the rate of uptake 4.9 times greater for surgical than for medical patients. Sustained uptake of the MET system is possible, but increased utilization may take several years to develop. Short-term studies testing the efficacy of the MET system are likely to significantly underestimate its effect on reducing adverse events. Intensive care unit resource adjustments will become necessary to meet increased demand.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».