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Enregistrement W2752617160 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.tp328

Abstract TP328: Kentucky SEQIP Statewide Approach to Improving Bedside Dysphagia Screening

2016· article· en· W2752617160 sur OpenAlexaboutno aff
Kari Moore, Bonita Bobo, Melisa Herbert, Polly Hunt, Peter Rock, Bill Singletary, Debbie Tate, Stephanie Turner, Starr Block

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysphagiaStroke (engine)Quality managementCertificationEmergency medicineAuditSwallowingIntensive care medicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Issues: Research has shown that dysphagia occurs within 3 days of a stroke in 42-67% of patients. Of those, 50% aspirate, leading to higher morbidity and mortality due to complications such as pneumonia, dehydration and malnutrition. After reviewing aggregate Get With The Guidelines data, a voluntary group of Kentucky hospitals named SEQIP (Stroke Encounter Quality Improvement Project) was convened and agreed to share data. SEQIP, which included certified stroke centers and those pursuing certification working in collaboration with the AHA/ASA and the KY Department of Public Health, implemented a statewide QI Plan in an effort to improve the care of stroke patients with regard to bedside dysphagia screening prior to oral intake. Purpose: The purpose of this hospital collaboration was to increase overall compliance of bedside dysphagia screening for acute stroke patients by implementing a unified statewide effort. Methods: Baseline bedside dysphagia screening results were reviewed from 16 SEQIP hospitals. Using an interdisciplinary continuous quality improvement process, SEQIP hospitals shared best practices and dysphagia screening tools, such as Just Add Water, NPO Until You Know, Toronto Bedside Swallowing Screening Test, and other validated screening tools. SEQIP then developed a statewide QI Plan that supported integration of evidence-based bedside dysphagia screening, monitoring, evaluation, reporting and accountability at each member hospital. Results: SEQIP’s participating hospitals achieved improvement in screening rates compared to 2008 baseline data as a direct result of quality improvement techniques. Between 2008 and 2014, SEQIP achieved a 28.9% increase in proportion of eligible patients (n=27616) receiving screening (from 62.87% to 91.81%). SEQIP hospitals demonstrated year-by-year improvement in performance. In the analysis, statistically significant (p<0.001) improvements occurred in every subsequent year compared to baseline. Conclusions: Collaboration between hospitals, sharing of best practices, identification of evidence-based dysphagia screening tools, and the development of a unified QI Plan resulted in improved statewide compliance with bedside dysphagia screening before oral intake.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,320 · 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
Publié2016
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