BRINGING ICU CARE TO BEDSIDE: HAVE CRITICAL CARE RESPONSE TEAMS IMPROVED THE QUALITY OF PATIENT CARE IN ONTARIO?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».