Emergency Room Safer Transfer of Patients (ER-STOP): a quality improvement initiative at a community-based hospital to improve the safety of emergency room patient handovers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Ensure early identification and timely management of patient deterioration as essential components of safe effective healthcare. Prompted by analyses of incident reports and deterioration events, a multicomponent organisational rescue from danger system was redesigned to decrease unexpected inpatient deterioration. DESIGN: Quality improvement before-after unblinded trial. SETTING: 430-bed Canadian community teaching hospital. PARTICIPANTS: All admitted adult medical-surgical patients in a before-after 12-month interventional study. INTERVENTION: Locally validated checklist (Modified Early Warning Score+urinary catheter in situ+nurse concern) with an intentional pause and explicit management options was deployed as a modification of an existing ward transfer of accountability fax report in the emergency department (ED). RESULTS: Following deployment of Emergency Room Safer Transfer of Patients (ER-STOP), the risk of an unexpected CCRT (critical care response team) response within 24 hours of admission from ED to adult medical and surgical wards was significantly decreased (OR 4.1, 95% CI 2.17 to 7.77). Mean (±SD) ED wait times (5.66±1.54vs 5.74±1.04 hours, p=0.30), intensive care unit admission rate (3.84%, n=233vs 4.61%, n=278, p=0.06) and cardiac care unit admission rate (9.51%, n=577vs 9.60%, n=579, p=0.198) were unchanged. CONCLUSIONS: ER-STOP improvement was out of proportion to the predictive value of the checklist component suggesting that effectiveness of this low-cost sustainable tool was related to increased situational awareness, empowering a culture of patient safety and repurposing of an adjacent ED medical short-stay unit use. Local adaptation within existing processes is essential to successful safety outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».