Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The goal of this study was to establish a local low-cost rapid response team to improve the early recognition of decompensating patients and to reduce delays in treatment initiation. Hypothesis: We have previously demonstrated that there is a marked delay between patient deterioration to time of critical care consultation and initiation of appropriate therapy on our medical wards.This delay was associated with increased mortality(PMID22699035).We anticipated that creation of a ward-based MET would decrease time from patient decompensation to initial intervention,decrease ICU transfers,and reduce cardiac arrest(Code Blue)calls. Methods: A 6-month educational project was undertaken (Jan-Jun 2011).Ward nurses,residents,and Clinical Teaching Unit (CTU)attending doctors were taught MET calling criteria.The afferent and efferent limbs of the MET were defined,with the afferent limb comprised of bedside nurses and the efferent limb comprised of senior residents.Transfers from CTU to ICU between Jul 2011-Jun 2012 were examined.We reviewed baseline patient characteristics,time from MET call to intervention,and time of ICU transfer.We also collected 30-and 90-day mortality data for ICU transfers and compared medical ward cardiac arrest rates pre-and post-MET implementation. Results: During the study period,4.2patients/1000patient days were transferred from CTU to ICU,compared to 5.0patients/1000patient days pre-MET implementation(p=NS).55 MET calls were placed for 47 patients,with an average 1.57calls/week.The median time from MET activation to intervention was 5min(IQR1-10)compared to 3.4hrs(IQR0.6-12.4)in historical controls.Code blue rates on the CTU fell from 2.4/1000patient days to 1.2/1000patient days(p=0.03).In contrast,code blue rates outside our medical wards remained stable(1.2/1000patient days to 1.0/1000patient days(p=0.18)).The 30-day mortality for ICU transfers was 37%(n=15) compared to 32%(n=15) pre-MET(p=NS). Conclusions: Our local low-cost program reduced time from patient decompensation to intervention by 3.3 hours.The number of code blue calls from the CTU was reduced post-MET.However, the number of unexpected ICU transfers and 30-day mortality of patients transferred to ICU remained unchanged.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,645 | 0,527 |
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 ».