MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2058021475 · doi:10.1002/pbc.23418

Identification of educational and infrastructural barriers to prompt antibiotic delivery in febrile neutropenia: A quality improvement initiative

2011· article· en· W2058021475 sur OpenAlexaff
Erica Burry, Angela Punnett, Ashley Mehta, Jennifer Thull‐Freedman, Lisa A. Robinson, Sumit Gupta

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageEmergency departmentFebrile neutropeniaEmergency medicinePsychological interventionInterquartile rangeQuality managementAntimicrobial stewardshipAntibioticsIntensive care medicineMedical emergencyNeutropeniaInternal medicineService (business)NursingAntibiotic resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antibiotic administration within 60 minutes of presentation for medical care may be used as a treatment target for febrile neutropenia (FN); however, anecdotal evidence suggests this target is often missed. Few studies have examined the prevalence or causes of delay. We describe the median time to antibiotic administration at our institution, predictors of delay, and barriers to prompt administration to inform quality improvement strategies. PROCEDURE: A random sample of 50 episodes of FN presenting to the emergency department (ED) between 2008 and 2009 were reviewed. Times between triage, MD assessment, lab results, and antibiotic administration were recorded. Patient and ED variables were examined as possible predictors of delay. In parallel, lean methodology was used to identify system inefficiencies. A trained moderator conducted group interviews with interdisciplinary representatives involved in the emergency care of neutropenic patients to identify process barriers to prompt antibiotics. RESULTS: The median time from triage to antibiotics was 216 minutes (interquartile range [IQR] = 151-274 minutes). The greatest delay occurred following the reporting of lab results (152 minutes, IQR = 84-210 minutes). Only fall season predicted a longer time to antibiotics (P = 0.03). The lean process identified unnecessary areas of delay between departments. CONCLUSIONS: Time to antibiotic administration exceeded 1 hour. The chart review and lean process suggested targets for educational and infrastructural interventions, including an ED pre-printed order sheet, targeted combined subspecialty education between emergency and hematology/oncology staff, and family education. A mixed methodology approach represents a model for improving process efficiency and meeting "best-practice" targets in medicine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePediatric Blood & CancerMême sujetNeutropenia and Cancer InfectionsTravaux en français237 207