Impact of a Local Low-Cost Ward-Based Response System in a Canadian Tertiary Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background . Medical emergency teams (METs) or rapid response teams (RRTs) facilitate early intervention for clinically deteriorating hospitalized patients. In healthcare systems where financial resources and intensivist availability are limited, the establishment of such teams can prove challenging. Objectives . A low-cost, ward-based response system was implemented on a medical clinical teaching unit in a Montreal tertiary care hospital. A prospective before/after study was undertaken to examine the system’s impact on time to intervention, code blue rates, and ICU transfer rates. Results . Ninety-five calls were placed for 82 patients. Median time from patient decompensation to intervention was 5 min (IQR 1–10), compared to 3.4 hours (IQR 0.6–12.4) before system implementation (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.001</mml:mn></mml:math>). Total number of ICU admissions from the CTU was reduced from 4.8/1000 patient days (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mo>±</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">2.2</mml:mn></mml:math>) before intervention to 3.3/1000 patient days (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mo>±</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">1.4</mml:mn></mml:math>) after intervention (IRR: 0.82,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.04</mml:mn></mml:math>(CI 95%: 0.69–0.99)). CTU code blue rates decreased from 2.2/1000 patient days (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"><mml:mo>±</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">1.6</mml:mn></mml:math>) before intervention to 1.2/1000 patient days (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"><mml:mo>±</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">1.3</mml:mn></mml:math>) after intervention (IRR: 0.51,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.02</mml:mn></mml:math>(CI 95%: 0.30–0.89)). Conclusion . Our local ward-based response system achieved a significant reduction in the time of patient decompensation to initial intervention, in CTU code blue rates, and in CTU to ICU transfers without necessitating additional usage of financial or human resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».