The use of standardized order sets to optimize treatment for Guillain-Barre Syndrome: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Standardized order sets are thought to improve patient outcomes in multiple ways. They reduce costs without reducing quality of care, and improve efficiency. In both surgical and medical conditions patients benefit from order sets in various disease states. In Guillain-Barre syndrome (GBS), the use of standardized order sets may be beneficial as there are a defined set of disease-specific diagnostic tests and treatments to be implemented. Here, the primary aim was to search for, and evaluate standardized order sets for GBS, and to provide a basis for development of future pathways. Methods: We used the Cochrane, TRIP, and MEDLINE/PUBMED databases, searching between January 1966 and April 2014. Search terms included: “Guillain-Barre Syndrome” and its synonyms, “(standardized) order set”, “clinical pathway”, “neurology” and “admission bundle.” Results: Despite anecdotal evidence of order sets, no formal data has been published showing benefit after implementation of these sets in GBS or any neurological condition. Conclusions: Although evidence exists for use of standardized order sets in surgical and medical settings, no published data exist in neurology. Given GBS has a defined set of disease-specific and state-specific treatment options, a standardized order set used on admission for GBS patients may prove to be beneficial.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».