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Enregistrement W2945552236 · doi:10.1111/pan.13664

A 4 year quality improvement initiative reducing post‐operative nausea and vomiting in children undergoing strabismus surgery at a quaternary paediatric hospital

2019· article· en· W2945552236 sur OpenAlexaff
Usman Ali, Maisie Tsang, Brenda Igbeyi, Sindu Balakrishnan, Kelly Shackell, Gloria Kotzer, Conor Mc Donnell

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNausea and vomiting management
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNauseaMedicineVomitingStrabismus surgeryStrabismusAnesthesiaPostoperative nausea and vomitingIncidence (geometry)PopulationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Post-operative nausea and vomiting is a significant cause of morbidity in pediatric anesthesia. As well as patient discomfort, post-operative nausea and vomiting can also result in dehydration, delayed discharge and unplanned hospital admission. Children undergoing strabismus surgery are known to be a particularly high risk group for post-operative nausea and vomiting. AIMS: The aim of this project was to reduce post-operative nausea and vomiting by 50% over a period of 12 months. METHODS: This was a single centre retrospective observational study, with prospective observational follow up. A driver diagram was constructed and smart aim established. The Plan-Do-Study-Act method of quality improvement was used for this project. Benchmark data from one hundred patients was collected retrospectively from patient records. After this, interventions were introduced and serial data was prospectively collected. Statistical process control charts were constructed to monitor percentage bundle compliance and incidence of post-operative nausea and vomiting in the post anesthetic care unit. RESULTS: Post-operative nausea and vomiting data was collected for 1079 children in total. Baseline incidence of post-operative nausea and vomiting was 18%. After 4 years this was reduced to 4.72%. At the conclusion of the project there was no significant difference over the previous six months between the incidence of post-operative nausea and vomiting in the strabismus population and the general post anesthetic care unit population. CONCLUSION: Using quality improvement methodology, we were able to sustainably reduce the incidence of post-operative nausea and vomiting for children undergoing strabismus repair. We demonstrated using an evidence based therapeutic bundle can reduce incidence of post-operative nausea and vomiting in the high risk surgical strabismus population to a level comparable to the average post-operative nausea and vomiting incidence in our post anesthetic care unit population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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