Mechanical ventilation and clinical practice heterogeneity in intensive care units: a multicenter case-vignette study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Observational studies on mechanical ventilation (MV) show practice variations across ICUs. We sought to determine, with a case-vignette study, the heterogeneity of processes of care in ICUs focusing on mechanical ventilation procedures, and whether organizational patterns or physician characteristics influence practice variations. METHODS: We conducted a cross-sectional multicenter study using the case-vignette methodology. Descriptive analyses were calculated for each organizational pattern and respondent characteristics. An Index of Qualitative Variation (IQV, from 0, no heterogeneity, to a maximum of 1) was calculated. RESULTS: Forty ICUs from France (N = 33) and Switzerland (N = 7) participated; 396 physicians answered our case-vignettes. There was major heterogeneity of management processes related to MV within and across centers (mean IQV per center 0.51, SD 0.09). We observed the lowest variability (mean IQV per question < 0.4) for questions related to intubation procedure, ventilation of acute respiratory distress syndrome and the use of the semirecumbent position. We observed a high variability (mean IQV per question > 0.6) for questions related to management of endotracheal tube or suctioning, management of sedation and analgesia, and respect of autonomy. Heterogeneity was independent of respondent characteristics and of the presence of written procedures. There was a correlation between the processes associated with the highest variability (mean IQV per question > 0.6) and the annual volume of ICU admission (r = 0.32 (0.01 to 0.58)) and MV (r = 0.38 (0.07 to 0.63)). Within ICUs there was a large heterogeneity regarding knowledge of a local written procedure. CONCLUSIONS: Large clinical practice variations were found among ICUs. High volume centers were more likely to have heterogeneous practices. The presence of a local written procedure or respondent characteristics did not influence practice variation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».