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Enregistrement W2726535593 · doi:10.1093/geroni/igx004.4946

OUTCOMES OF A QUALITY IMPROVEMENT INTERVENTION TO REDUCE UNNECESSARY URINARY CATHETER UTILIZATION

2017· article· en· W2726535593 sur OpenAlexaff
Richard Norman, Rebecca Ramsden, Leanne Ginty, Sharmili Sinha

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrinary systemPsychological interventionUrinary catheterizationCohortIncidence (geometry)Emergency medicineCatheterIntensive care medicineSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urinary catheters are often placed unnecessarily, exposing patients to complications including urinary tract infections, falls, deconditioning, pressure ulcers and death. As older adults are at particular risk of these sequelae, we introduced a multi-modal intervention incorporating educational posters, small group teaching sessions, and changes to the hospital’s computer physician order entry and nursing documentation systems to encourage evidence-based utilization of urinary catheters. A total of 24,499 patient admissions were included during the overall 41month study period. A quasi-experimental interrupted time series study was designed using segmented regression to assess outcome indicators. Across the services under study, mean catheter days per patient decreased by between 5.6 and 10.0 days (p < 0.01), while the absolute incidence of urinary catheterization almost halved across the same cohort (p < 0.01) following the intervention. The results from this study suggest that a relatively simple bundle of interventions can result in dramatic health outcome improvements.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,325 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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