A PICU patient safety checklist: rate of utilization and impact on patient care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In healthcare, checklists help to ensure patients receive evidence-based, safe care. Since 2007, we have used a bedside checklist in our PICU to facilitate daily discussion of care-related questions at each bedside. The primary objective of this study was to assess compliance with checklist use and to assess how often individual checklist elements affected patient management. A secondary objective was to determine whether patient and unit factors (severity of illness, unit census, weekday vs. weekend, admitting diagnosis group) influenced checklist use. DESIGN: This was a prospective observational study. A research assistant attended daily bedside rounds to collect data at each eligible patient encounter. SETTING: The study was conducted in the Children's Hospital of Eastern Ontario (CHEO) PICU, a 12-bed cardiac and medical-surgical unit. PARTICIPANTS: Included all patients admitted to the PICU prior to 6 am and who were not being discharged that day. INTERVENTION: A bedside rounds checklist. MAIN OUTCOME MEASURES: Included compliance and whether the checklist affected the patient's management plan. RESULTS: A total of 148 encounters were collected on 28 days between September 2013 and February 2014. Compliance with the checklist was 89.2% (132/148; 95% CI 83.2-93.2%) and was not influenced by admitting diagnosis group, patient census, severity of patient's conditions or weekday/weekend status. The checklist affected the patient management plan 52.6% of the time (69/132; 95% CI 44.2-61%). CONCLUSIONS: Our study found high rates of compliance with an established checklist that has been in use in the PICU since 2007. Checklist use frequently resulted in a change in the patient management plan.
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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 | 0,013 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».