Evaluation of a Web‐based Educational Program to Teach the Identification and Management of Alcohol Withdrawal in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ideal management of alcohol withdrawal syndrome (AWS) incorporates a symptom-driven approach, where patients are regularly assessed using a standardized scoring system (Clinical Institute Withdrawal Assessment for Alcohol-Revised [CIWA-Ar]) and treated according to severity. Accurate administration of the CIWA-Ar requires experience, yet there is no training program to teach this competency. The objective of this study was to develop and evaluate a curriculum to teach clinicians how to accurately assess and treat AWS. METHODS: This was a three-phase education program consisting of a series of e-learning modules containing core competency material, an in-person seminar to orient learners to high-fidelity simulation, and a summative evaluation in an objective structured clinical examination setting using a standardized patient. To determine the impact of the AWS curriculum, we recorded how often the CIWA-Ar was appropriately applied in the emergency department (ED) before and after training. A CIWA-Ar protocol breach was defined as inappropriate administration of benzodiazepines (CIWA-Ar < 10) and failure to administer benzodiazepines when required (CIWA-Ar ≥ 10). ED length of stay, amount of benzodiazepines administered in the ED, discharge prescriptions, and unit doses (take-away bottle of four tablets) of benzodiazepine given were recorded. RESULTS: Seventy-four ED nurses completed the curriculum over an 8-week period. In the 5 months prior to the educational program delivery, we identified 144 of 565 (25.5%) CIWA-Ar protocol breaches, compared to 64 of 547 (11.7%) in the 5 months after training (∆13.8%, 95% confidence interval [CI] = 9.3%-18.3%). Program completion resulted in a reduction in the median total dose of diazepam administered in the ED (40 mg vs. 30 mg, ∆10 mg, 95% CI = 0-20 mg) and no change was detected in ED length of stay and benzodiazepines prescribed. CONCLUSIONS: Completion of this curriculum resulted in better compliance with the CIWA-Ar protocol by those who administer the CIWA-Ar; however, changes in inappropriate benzodiazepine prescribing practice will require future interdisciplinary initiatives.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».