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Enregistrement W2334401227 · doi:10.1097/01.ccm.0000424895.41284.25

679

2012· article· en· W2334401227 sur OpenAlexaff
Andrea Blotsky, Louay Mardini, Dev Jayaraman

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDecompensationRapid response teamIntervention (counseling)Intensive care unitEmergency medicineAfferentIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6450,527

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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