Characterising variation in composition and activation criteria of rapid response and cardiac arrest teams: a survey of Medicare participating hospitals in five American states
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterise the variation in composition, leadership, and activation criteria of rapid response and cardiac arrest teams in five north-eastern states of the USA. DESIGN: Cross-sectional study consisting of a voluntary 46-question survey of acute care hospitals in north-eastern USA. SETTING: Acute care hospitals in New York, New Jersey, Rhode Island, Vermont, and Pennsylvania. PARTICIPANTS: Surveys were completed by any member of the rapid response team (RRT) with a working knowledge of team composition and function. Participants were all Medicare-participating acute care hospitals, including teaching and community hospitals as well as hospitals from rural, urban and suburban areas. RESULTS: Out of 378 hospitals, contacts were identified for 303, and 107 surveys were completed. All but two hospitals had an RRT, 70% of which changed members daily. The most common activation criteria were clinical concern (95%), single vital sign abnormalities (77%) and early warning score (59%). Eighty one per cent of hospitals had a dedicated cardiac arrest team.RRT composition varied widely, with respiratory therapists, critical care nurses, physicians and nurse managers being the most likely to attend (89%, 78%, 64% and 51%, respectively). Consistent presence of critical care physicians was uncommon and both cardiac arrest teams and teams were frequently led by trainee physicians, often without senior supervision. CONCLUSIONS: As the largest study to date in the USA, we have demonstrated wide heterogeneity, rapid team turnover and a lack of senior supervision of RRT and cardiac arrest teams. These factors likely contribute to the mixed results seen in studies of RRTs.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».