Implementing the PEP uP Protocol in Critical Care Units in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have documented widespread iatrogenic underfeeding in intensive care unit (ICU) patients. In an experimental setting, we demonstrated the safety and efficacy of a novel enteral feeding protocol designed to overcome the main barriers to adequate delivery of enteral nutrition (EN), the Enhanced Protein-Energy Provision via the Enteral Route Feeding Protocol (PEP uP protocol). The purpose of this article is to describe our experience with implementing this feeding protocol under "real-world" settings in Canada. MATERIALS AND METHODS: This study is a multicenter quality improvement initiative with a concurrent control group. Selected ICUs implemented the PEP uP protocol, and nutrition practices and outcomes were compared with a concurrent control group of ICUs. RESULTS: In 2013, of the 24 ICUs from Canada that participated in the International Nutrition Survey, 8 implemented the PEP uP protocol and the remaining 16 served as concurrent control sites. Patients at PEP uP sites received 60.1% of their prescribed energy requirements from EN compared with 49.9% in patients from control hospitals (P = .02). In addition, patients in PEP uP protocol sites received more protein from EN (61.0% vs 49.7% of prescribed amounts; P = .01), were more likely to receive protein supplements (71.8% vs 47.7%; P = .01), and were more likely to receive >80% of their protein requirements by day 3 (46.1% vs 29.3%; P = .05) compared with patients in control hospitals. CONCLUSIONS: In the real-life setting, the PEP uP protocol can improve the delivery of EN to critically ill patients.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».