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Enregistrement W2896409898 · doi:10.1136/bmjoq-2018-000413

Pain, agitation and delirium assessment and management in a community medical-surgical ICU: results from a prospective observational study and nurse survey

2018· article· en· W2896409898 sur OpenAlexafffund
Ramez Maximous, Franziska Miller, Carolyn Michelle Tan, Mercedes Camargo, Katie Ross, Carl Marshall, Priscilla Yung, Dimitra Fleming, Madelyn Law, Jennifer L.Y. Tsang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensBrock UniversityRegional Municipality of NiagaraMcMaster UniversityNiagara Health System
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésDeliriumMedicineObservational studySedationPsychological interventionIntensive care unitPain assessmentCommunity hospitalEmergency medicineQuality managementNursingIntensive care medicinePain managementPhysical therapyInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Delirium is a common manifestation in the intensive care unit (ICU) that is associated with increased mortality and morbidity. Guidelines suggested appropriate management of pain, agitation and delirium (PAD) is crucial in improving patient outcomes. However, the practice of PAD assessment and management in community hospitals is unclear and the mechanisms contributing to the potential care gap are unknown. OBJECTIVES: This quality improvement initiative aimed to review the practice of PAD assessment and management in a community medical-surgical ICU (MSICU) and to explore the community MSICU nurses' perceived comfort and satisfaction with PAD management in order to understand the mechanisms of the observed care gap and to inform subsequent quality improvement interventions. METHODS: We prospectively collected basic demographic data, clinical information and daily data on PAD process measures including PAD assessment and target Richmond Agitation-Sedation Scale (RASS) score ordered by intensivists on all patients admitted to a community MSICU for >24 hours over a 20-week period. All ICU nurses in the same community MSICU were invited to participate in an anonymous survey. RESULTS: We collected data on a total of 1101 patient-days (PD). 653 PD (59%), 861 PD (78%) and 439 PD (39%) had PAD assessment performed, respectively. Target RASS was ordered by the intensivists on 515 PD (47%). Our nurse survey revealed that 88%, 85% and 41% of nurses were comfortable with PAD assessment, respectively. CONCLUSIONS: Delirium assessment was not routinely performed. This is partly explained by the discomfort nurses felt towards conducting delirium assessment. Our results suggested that improvement in nurse comfort with delirium assessment and management is needed in the community MSICU setting.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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