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Enregistrement W2124390264 · doi:10.1186/1748-5908-6-39

Why don't hospital staff activate the rapid response system (RRS)? How frequently is it needed and can the process be improved?

2011· article· en· W2124390264 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRapid response teamMedical emergencyHealth informaticsScope (computer science)Health careHealth administrationIntensive care medicinePublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid response system (RRS) is a process of accessing help for health professionals when a patient under their care becomes severely ill. Recent studies and meta-analyses show a reduction in cardiac arrests by a one-third in hospitals that have introduced a rapid response team, although the effect on overall hospital mortality is less clear. It has been suggested that the difficulty in establishing the benefit of the RRS has been due to implementation difficulties and a reluctance of clinical staff to call for additional help. This assertion is supported by the observation that patients continue to have poor outcomes in our institution despite an established RRS being available. In many of these cases, the patient is often unstable for many hours or days without help being sought. These poor outcomes are often discovered in an ad hoc fashion, and the real numbers of patients who may benefit from the RRS is currently unknown. This study has been designed to answer three key questions to improve the RRS: estimate the scope of the problem in terms of numbers of patients requiring activation of the RRS; determine cognitive and socio-cultural barriers to calling the Rapid Response Team; and design and implement solutions to address the effectiveness of the RRS. METHODS: The extent of the problem will be addressed by establishing the incidence of patients who meet abnormal physiological criteria, as determined from a point prevalence investigation conducted across four hospitals. Follow-up review will determine if these patients subsequently require intensive care unit or critical care intervention. This study will be grounded in both cognitive and socio-cultural theoretical frameworks. The cognitive model of situation awareness will be used to determine psychological barriers to RRS activation, and socio-cultural models of interprofessional practice will be triangulated to inform further investigation. A multi-modal approach will be taken using reviews of clinical notes, structured interviews, and focus groups. Interventions will be designed using a human factors analysis approach. Ongoing surveillance of adverse outcomes and surveys of the safety climate in the clinical areas piloting the interventions will occur before and after implementation.

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.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,267 · 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