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Enregistrement W2550882768 · doi:10.1136/bmjqs-2016-ihiabstracts.11

BRINGING ICU CARE TO BEDSIDE: HAVE CRITICAL CARE RESPONSE TEAMS IMPROVED THE QUALITY OF PATIENT CARE IN ONTARIO?

2016· article· en· W2550882768 sur OpenAlexaffabout
Nasim Haque, Bernard Lawless, Linda Kostrzewa, Meiyin Gao

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensivistRapid response teamEmergency medicineTest (biology)Multidisciplinary approachAcute careQuality managementIntensive careMedical emergencyIntensive care medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Critical Care Response Teams (CCRTs) are multidisciplinary teams of critical care clinicians with expertise in providing speedy clinical review and intervention to deteriorating patients. In 2006, Critical Care Services Ontario introduced a CCRT program in 31 Ontario acute care hospitals (27 adult, 4 pediatric) to improve quality of care for patients. Objectives To assess the impact of intensivist-led CCRTs on adult patient outcomes in 27 sites after eight years of implementation. Methods The study used a mixed method design, using CCRT data from the provincial Critical Care Information System, hospital-reported data on cardiac arrest and mortality rates, and semi-structured interviews. The quantitative findings are presented here. Longitudinal data analysis was conducted using data from 2007–2015. Trend tests assessed the significance of the implementation time across the study period. Linear regressions modeled the relationship between the two outcome variables (non-ICU cardiac arrest and hospital mortality), and CCRT implementation time, adjusting for age, gender, and type of site (teaching or community). Results Cardiac arrest rates decreased over time from 1.9 in FY2007/08 to 1.5 per 1000 admissions in FY2014/15 and the trend test was significant (ßtime=−0.11 [−0.19, −0.03]). Hospital mortality rates also decreased over time (39.8 per 1000 admissions in FY 2007/08 to 37.7 in FY 2014/15), the trend test was significant only for teaching sites (ßtime=−0.22 [−0.29, −0.14]). Conclusions Our results show that intensivist led-CCRTs improve patient outcomes and have strengthened critical care services system. Based on these positive findings, nurse-led model for CCRTs is currently being piloted in community hospitals.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,345 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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