Development of a Provincial initiative to improve glucose control in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the development, implementation and initial evaluation of an initiative to improve glucose control in critically ill patients. DESIGN: Glucose control in critically ill patients was chosen by critical care leaders as a target for improvement. This was an observational study to document changes in processes and measures of glucose control in each intensive care unit (ICU). ICU nurse educators were interviewed to document relevant changes between April 2012 and April 2016. SETTING: 16 ICUs in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: ICU leaders. INTERVENTION(S): A community of practice (CoP) was formed, guidelines were adopted, two learning sessions were held, and an electronic system to collect data was created. Then, each ICU introduced their own educational and process interventions. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Average hyperglycemic index (area under the curve of serum glucose concentration versus time above the upper limit (10 mmol/l) divided by time on insulin infusion), number of hypoglycemic events (<3.5 mmol/l) divided by time on insulin infusion and standardized mortality rate (actual/predicted hospital mortality) for each 3-month period. RESULTS: Although there were some isolated points and short trends that indicated special cause variation, there were no major trends over time and no obvious association with any of the process changes for each hospital. However, the average hyperglycemic index was higher in some of the smaller hospitals than in the larger hospitals. CONCLUSIONS: In this, 4-year observation of glucose control in ICUs within a CoP, the lack of sustained improvement suggests the need for more active and durable interventions.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».