Effectiveness of a standardized electronic admission order set for acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variation in hospital management of patients with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) may prolong length of stay, increasing the risk of hospital-acquired complications and worsening quality of life. We sought to determine whether an evidence-based computerized AECOPD admission order set could improve quality and reduce length of stay. METHODS: The order set was designed by a provincial COPD working group and implemented voluntarily among three physician groups in a Canadian tertiary-care teaching hospital. The primary outcome was length of stay for patients admitted during order set implementation period, compared to the previous 12 months. Secondary outcomes included length of stay of patients admitted with and without order set after implementation, all-cause readmissions, and emergency department visits. RESULTS: There were 556 admissions prior to and 857 admissions after order set implementation, for which the order set was used in 47%. There was no difference in overall length of stay after implementation (median 6.37 days (95% confidence interval 5.94, 6.81) pre-implementation vs. 6.02 days (95% confidence interval 5.59, 6.46) post-implementation, p = 0.26). In the post-implementation period, order set use was associated with a 1.15-day reduction in length of stay (95% confidence interval - 0.5, - 1.81, p = 0.001) compared to patients admitted without the order set. There was no difference in readmissions. CONCLUSIONS: Use of a computerized guidelines-based admission order set for COPD exacerbations reduced hospital length of stay without increasing readmissions. Interventions to increase order set use could lead to greater improvements in length of stay and quality of care.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».