PWE-221 Improving the practice of nutrition therapy in the critically ill patient
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In 2013, the University Hospital of Wales (UHW) participated in the fourth International Critical Care Nutrition Survey, a period prevalence survey led by Daren Heyland of the Clinical Nutrition Unit, Canada. This Quality Improvement Project aims to compare nutritional practices within and across countries and to highlight strengths and weaknesses leading to practice improvement. Method Critical Care units were eligible to participate in the survey if they had a minimum of 8 beds, and enrolled a minimum of 20 patients within a set time period. Over 100 patients were screened for enrollment criteria - aged ≥ 18 years of age, mechanically ventilated with 48 h of admission and remained for ≥ 72 h in the unit. For each patient a questionnaire was completed. This included patient demographics, diagnosis, co-morbidities, clinical parameters and severity of illness scores, nutritional status, nutritional requirements, feeding route and when nutrition was commenced. Data was subsequently collected for up to 12 days for actual nutrition received from enteral and parenteral sources in addition to insulin and glycaemic control. Patient outcomes included duration of mechanical ventilation, critical care and hospital outcomes. Data was collected by 2 Dietitians and submitted using the web based data collection tool. UHW data was validated for 3 randomly selected patients, and a comprehensive report comparing our patients and practice with Critical Care units in Europe and overall worldwide was provided by the Clinical Nutrition Unit. Results 190 Critical Care Units participated in the 2013 International Survey. UHW enrolled 23 of the total 3997 patients and 243 of the 37460 days analysed. The results of UHW–s practice compared with the other units are shown in the Table 1. Conclusion UHW was ranked joint 4th in the 2013 International Critical Care Survey and is the highest achievement of any UK hospital to date. The UHW feeding protocol has been further revised as a result of this improvement project and is both evidence based and practical. UHW participated in the 2014 survey and is currently awaiting the results. Disclosure of interest None Declared.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».