Prioritising Responses Of Nurses To deteriorating patient Observations (PRONTO) protocol: testing the effectiveness of a facilitation intervention in a pragmatic, cluster-randomised trial with an embedded process evaluation and cost analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vital signs are the primary indicator of physiological status and for determining the need for urgent clinical treatment. Yet, if physiological signs of deterioration are missed, misinterpreted or mismanaged, then critical illness, unplanned intensive care admissions, cardiac arrest and death may ensue. Although evidence demonstrates the benefit of early recognition and management of deteriorating patients, failure to escalate care and manage deteriorating patients remains a relatively frequent occurrence in hospitals. METHODS/DESIGN: A pragmatic cluster-randomised controlled trial design will be used to measure clinical effectiveness and cost of a facilitation intervention to improve nurses' vital sign measurement, interpretation, treatment and escalation of care for patients with abnormal vital signs. A cost consequence analysis will evaluate the intervention cost and effectiveness, and a process evaluation will determine how the implementation of the intervention contributes to outcomes. We will compare clinical outcomes and costs from standard implementation of clinical practice guidelines (CPGs) to facilitated implementation of CPGs. The primary outcome will be adherence to the CPGs by nurses, as measured by escalation of care as per organisational policy. The study will be conducted in four Australian major metropolitan teaching hospitals. In each hospital, eight to ten wards will be randomly allocated to intervention and control groups. Control wards will receive standard implementation of CPGs, while intervention wards will receive standard CPG implementation plus facilitation, using facilitation methods and processes tailored to the ward context. The intervention will be administered to all nursing staff at the ward level for 6 months. At each hospital, two types of facilitators will be provided: a hospital-level facilitator as the lead; and two ward-level facilitators for each ward. DISCUSSION: This study uses an innovative, networked approach to facilitation to enable uptake of CPGs. Findings will inform the intervention utility and knowledge translation measurement approaches. If successful, the study methodology and intervention has potential for translation to other health care standards. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR), ACTRN12616000544471p.
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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 | 0,033 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».