Development and Pilot of a Checklist for Management of Acute Liver Failure in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Acute liver failure (ALF) is an ideal condition for use of a checklist. Our aims were to develop a checklist for the management of ALF in the intensive care unit (ICU) and assess the usability of the checklist among multiple providers. METHODS: The initial checklist was developed from published guidelines and expert opinion. The checklist underwent pilot testing at 11 academic liver transplant centers in the US and Canada. An anonymous, written survey was used to assess the usability and quality of the checklist. Written comments were used to improve the checklist following the pilot testing period. RESULTS: We received 81 surveys involving the management of 116 patients during the pilot testing period. The overall quality of the checklist was judged to be above average to excellent by 94% of users. On a 5-point Likert scale, the majority of survey respondents agreed or agreed strongly with the following checklist characteristics: the checklist was easy to read (99% agreed/agreed strongly), easy to use (97%), items are categorized logically (98%), time to complete the checklist did not interfere with delivery of appropriate and safe patient care (94%) and was not excessively burdensome (92%), the checklist allowed the user the freedom to use his or her clinical judgment (80%), it is a useful tool in the management of acute liver failure (98%). Web-based and mobile apps were developed for use of the checklist at the point of care. CONCLUSION: The checklist for the management of ALF in the ICU was shown in this pilot study to be easy to use, helpful and accepted by a wide variety of practitioners at multiple sites in the US and Canada.
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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 | 0,035 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».