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Enregistrement W2806219403 · doi:10.1097/01.pcc.0000537468.36993.78

Abstract P-011: IMPLEMENTATION OF A PEDIATRIC MEDICAL EMERGENCY AND OUTREACH TEAM IN A TERTIARY CARE HOSPITAL WITHOUT FUNDING IS FEASIBLE

2018· article· en· W2806219403 sur OpenAlexaff
Kristina Krmpotic, Scott Burgess, Lisa DeWolfe, Kimberley Pellerine, Jennifer Foster

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOutreachWorkloadStaffingPediatric intensive care unitMedical emergencyNursingDocumentationEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims & Objectives: Although many pediatric hospitals have implemented Rapid Response Systems (RRS), smaller hospitals with lower rates of critical deterioration outside the Pediatric Intensive Care Unit (PICU) may be unable to justify operational costs. We assessed the feasibility of implementing a RRS with a Medical Emergency Team (MET) that performs follow-up visits in a medium-sized pediatric hospital without additional financial resources. Methods Hospital leadership provided support for an unfunded RRS pilot drawing on existing pediatric critical care resources for staffing. Interdisciplinary champions promoted the concept to hospital staff, developed structured documentation tools, and provided MET training. After 9 months, activations, follow-ups, resource utilization and user satisfaction were evaluated. Results Implementation of the RRS was successful with the MET responding to 74 activations (mean [SD] duration 41 [24] minutes), facilitating 19 urgent unplanned transfers to PICU, providing medical or educational intervention over 80% of the time, and performing 843 outreach visits following PICU discharge for 241 patients. The vast majority of feedback from physicians, nurses, respiratory therapists, and families was positive with 100% of respondents supporting continuation of both MET and outreach / follow-up services. Concerns included nursing workload when having MET responsibilities in addition to a patient assignment; insufficient resources to provide formal education outside the PICU; and limited ability to maintain an electronic database. Conclusions Although workload is increased for critical care personnel with shared responsibilities for maintaining the RRS, implementation of a MET in a medium-sized pediatric hospital is possible without additional financial resources.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,371 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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