Implementation and adoption of advanced care planning in the elderly trauma patient
Notice bibliographique
Résumé
Background: Geriatric trauma has high morbidity and mortality, often requiring extensive hospital stays and interventions. The number of geriatric trauma patients is also increasing significantly and accounts for a large proportion of trauma care. Specific geriatric trauma protocols exist to improve care for this complex patient population, who often have various comorbidities, pre-existing medications, and extensive injury within a trauma perspective. These guidelines for geriatric trauma care often suggest early advanced care planning (ACP) discussions and documentation to guide patient and family-centered care. Methods: A provincial ACP program was implemented in April of 2012, which has since been used by our level 1 trauma center. We applied a before and after study design to assess the documentation of goals of care in elderly trauma patients following implementation of the standardized provincial ACP tool on April 1, 2012. Results: Documentation of ACP in elderly major trauma patients following the implementation of this tool increased significantly from 16 to 35%. Additionally, secondary outcomes demonstrated that many more patients received goals of care documentation within 24 h of admission, and 93% of patients had goals of care documented prior to intensive care unit (ICU) admission. The number of trauma patients that were admitted to the ICU also decreased from 17 to 5%. Conclusion: Early advanced care planning is crucial for geriatric trauma patients to improve patient and family-centered care. Here, we have outlined our approach with modest improvements in goals of care documentation for our geriatric population at a level 1 trauma center. We also outline the benefits and drawbacks of this approach and identify the areas for improvement to support improved patient-centered care for the injured geriatric patient. Here, we have provided a framework for others to implement and further develop.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».