Effects of rapid response systems on clinical outcomes: Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A rapid response system (RRS) consists of providers who immediately assess and treat unstable hospitalized patients. Examples include medical emergency teams and rapid response teams. Early reports of major improvements in patient outcomes led to widespread utilization of RRSs, despite the negative results of a subsequent cluster-randomized trial. PURPOSE: To evaluate the effects of RRSs on clinical outcomes through a systematic literature review. DATA SOURCES: MEDLINE, BIOSIS, and CINAHL searches through August 2006, review of conference proceedings and article bibliographies. STUDY SELECTION: Randomized and nonrandomized controlled trials, interrupted time series, and before-after studies reporting effects of an RRS on inpatient mortality, cardiopulmonary arrests, or unscheduled ICU admissions. DATA EXTRACTION: Two authors independently determined study eligibility, abstracted data, and classified study quality. DATA SYNTHESIS: Thirteen studies met inclusion criteria: 1 cluster-randomized controlled trial (RCT), 1 interrupted time series, and 11 before-after studies. The RCT showed no effects on any clinical outcome. Before-after studies showed reductions in inpatient mortality (RR = 0.82, 95% CI: 0.74-0.91) and cardiac arrest (RR = 0.73, 95% CI: 0.65-0.83). However, these studies were of poor methodological quality, and control hospitals in the RCT reported reductions in mortality and cardiac arrest rates comparable to those in the before-after studies. CONCLUSIONS: Published studies of RRSs have not found consistent improvement in clinical outcomes and have been of poor methodological quality. The positive results of before-after trials likely reflects secular trends and biased outcome ascertainment, as the improved outcomes they reported were of similar magnitude to those of the control group in the RCT. The effectiveness of the RRS concept remains unproven.
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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 | 0,030 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».