Knowledge Translation Interventions for Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We systematically reviewed ICU-based knowledge translation studies to assess the impact of knowledge translation interventions on processes and outcomes of care. DATA SOURCES: We searched electronic databases (to July, 2010) without language restrictions and hand-searched reference lists of relevant studies and reviews. STUDY SELECTION: Two reviewers independently identified randomized controlled trials and observational studies comparing any ICU-based knowledge translation intervention (e.g., protocols, guidelines, and audit and feedback) to management without a knowledge translation intervention. We focused on clinical topics that were addressed in greater than or equal to five studies. DATA EXTRACTION: Pairs of reviewers abstracted data on the clinical topic, knowledge translation intervention(s), process of care measures, and patient outcomes. For each individual or combination of knowledge translation intervention(s) addressed in greater than or equal to three studies, we summarized each study using median risk ratio for dichotomous and standardized mean difference for continuous process measures. We used random-effects models. Anticipating a small number of randomized controlled trials, our primary meta-analyses included randomized controlled trials and observational studies. In separate sensitivity analyses, we excluded randomized controlled trials and collapsed protocols, guidelines, and bundles into one category of intervention. We conducted meta-analyses for clinical outcomes (ICU and hospital mortality, ventilator-associated pneumonia, duration of mechanical ventilation, and ICU length of stay) related to interventions that were associated with improvements in processes of care. DATA SYNTHESIS: From 11,742 publications, we included 119 investigations (seven randomized controlled trials, 112 observational studies) on nine clinical topics. Interventions that included protocols with or without education improved continuous process measures (seven observational studies and one randomized controlled trial; standardized mean difference [95% CI]: 0.26 [0.1, 0.42]; p = 0.001 and four observational studies and one randomized controlled trial; 0.83 [0.37, 1.29]; p = 0.0004, respectively). Heterogeneity among studies within topics ranged from low to extreme. The exclusion of randomized controlled trials did not change our results. Single-intervention and lower-quality studies had higher standardized mean differences compared to multiple-intervention and higher-quality studies (p = 0.013 and 0.016, respectively). There were no associated improvements in clinical outcomes. CONCLUSIONS: Knowledge translation interventions in the ICU that include protocols with or without education are associated with the greatest improvements in processes of critical care.
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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 | 0,059 | 0,269 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».