Abstract P-412: UTILIZATION OF ACUITY-BASED MONITORING BUNDLES
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Data driven decision making relies on having appropriate data in a sufficient quantity and quality that is consistently and reliably available. Standardized approaches to patient monitoring could potentially reduce variability in practice and ensure that monitoring strategy consistently matches patient acuity. Methods In the Cardiac Critical Care Unit (CCCU) at the Hospital for Sick Children in Toronto, we have an existing traffic-light system (red, yellow, green) for ordering laboratory investigations after surgery that is based on anticipated patient acuity and cardiac procedure. A similar approach was used to develop acuity-based patient monitoring bundles for physiologic variables. Results Diagnosis and procedure driven indications for monitoring bundles were developed by staff consensus (Table 1). Monitoring for each of the red, yellow, and green categories is influenced by the monitoring strategy established in the operating room, and reduced in intensity and invasiveness with decreased acuity. Changes to monitoring can be made at anytime by staff based on patient course and stability. Conclusions Acuity-based patient monitoring helps standardize relevant physiologic variables to be monitored and prevent harm associated with excessive and insufficient patient assessment. Consistent monitoring approaches can ensure availability of appropriate data for event review and research. When monitoring bundles are consistently implemented, they may optimize resource allocation, provide surrogate measures of patient acuity and course and improve awareness of patient vulnerability. Next steps include tracking the frequency of unexpected patient transition between categories and effects of implementation using outcome, process and balancing measures.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».