Study protocol for evaluating the implementation and effectiveness of an emergency department longitudinal patient monitoring system using a mixed-methods approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early detection of patient deterioration is a key element of patient safety as it allows timely clinical intervention and potential rescue, thus reducing the risks of serious patient safety incidents. Longitudinal patient monitoring systems have been widely recommended for use to detect clinical deterioration. However, there is conflicting evidence on whether they improve patient outcomes. This may in part be related to variation in the rigour with which they are implemented and evaluated. This study aims to evaluate the implementation and effectiveness of a longitudinal patient monitoring system designed for adult patients in the unique environment of the Emergency Department (ED). METHODS: A novel participatory action research (PAR) approach is taken where socio-technical systems (STS) theory and analysis informs the implementation through the improvement methodology of 'Plan Do Study Act' (PDSA) cycles. We hypothesise that conducting an STS analysis of the ED before beginning the PDSA cycles will provide for a much richer understanding of the current situation and possible challenges to implementing the ED-specific longitudinal patient monitoring system. This methodology will enable both a process and an outcome evaluation of implementing the ED-specific longitudinal patient monitoring system. Process evaluations can help distinguish between interventions that have inherent faults and those that are badly executed. DISCUSSION: Over 1.2 million patients attend EDs annually in Ireland; the successful implementation of an ED-specific longitudinal patient monitoring system has the potential to affect the care of a significant number of such patients. To the best of our knowledge, this is the first study combining PAR, STS and multiple PDSA cycles to evaluate the implementation of an ED-specific longitudinal patient monitoring system and to determine (through process and outcome evaluation) whether this system can significantly improve patient outcomes by early detection and appropriate intervention for patients at risk of clinical deterioration.
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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 | 0,106 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,129 | 0,023 |
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 ».