Design and Implementation of a Trauma Care Bundle at a Community Hospital
Notice bibliographique
Résumé
The Niagara Health System (NHS) in Ontario, Canada is comprised of three non-designated trauma center (NTC) hospitals which provide primary care to approximately 100 trauma patients annually. NTCs often lack standardized resources such as trauma surgeons, trauma-trained emergency room physicians, Advanced Trauma Life Support certified staff, trauma protocols, and other resources commonly found at designated trauma centers. Studies indicate that these differences contribute to poorer outcomes for trauma patients treated at community hospitals in Ontario, including the NTC hospitals of the NHS. In other settings healthcare checklists and bundles have proven effective in streamlining processes to ensure effective, efficient and timely patient care. Quality Improvement (QI) tools and methods were used to design, implement, and evaluate a trauma care bundle at one of the NHS's community hospitals. We assessed outcome and process measures through a chart audit of all trauma care patients in the NHS from July 2015 - November 2015. A Safety Attitudes Questionnaire (SAQ) was administered to health system staff who were involved in the pilot to assess balancing measures. Between July-November 2015, 39 patients were treated at the St. Catharines Hospital that were identified as either Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) I or CTAS II trauma patients. Of those 39 major trauma patients, 15 received care using the trauma care bundle, representing a 38% uptake. Patients who received care with the trauma bundle had an average Emergency Department (ED) length of stay (LOS) of 1.7 hours, compared with those patients in whom the bundle was not used, whose average ED LOS was 3.4 hours. The SAQ administered to ED physicians who used the bundle (n=10) highlighted the impact on ED patient safety. These early findings suggest that the bundle provides a substantial improvement to the current trauma care process within the Niagara Health System.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».