Quality Improvement in Critical Care: Selection and Development of Quality Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Background. Caring for critically ill patients is complex and resource intensive. An approach to monitor and compare the function of different intensive care units (ICUs) is needed to optimize outcomes for patients and the health system as a whole. Objective. To develop and implement quality indicators for comparing ICU characteristics and performance within and between ICUs and regions over time. Methods. Canadian jurisdictions with established ICU clinical databases were invited to participate in an iterative series of face-to-face meetings, teleconferences, and web conferences. Eighteen adult intensive care units across 14 hospitals and 5 provinces participated in the process. Results. Six domains of ICU function were identified: safe, timely, efficient, effective, patient/family satisfaction, and staff work life. Detailed operational definitions were developed for 22 quality indicators. The feasibility was demonstrated with the collection of 3.5 years of data. Statistical process control charts and graphs of composite measures were used for data display and comparisons. Medical and nursing leaders as well as administrators found the system to be an improvement over prior methods. Conclusions. Our process resulted in the selection and development of 22 indicators representing 6 domains of ICU function. We have demonstrated the feasibility of such a reporting system. This type of reporting system will demonstrate variation between units and jurisdictions to help identify and prioritize improvement efforts.
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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 | 0,207 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».