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Enregistrement W2945934567 · doi:10.1161/circ.134.suppl_1.13004

Abstract 13004: Continuous Quality Review of ICU CPR Events: Performance, Outcomes and Effect of Systems-Level Changes

2016· article· en· W2945934567 sur OpenAlexaff
Michael-Alice Moga, Eva Seligman, Genevieve Frey, Soyang Kwon, Eric Wald

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Outcomes of in-hospital cardiac arrest remain disappointing. Continuous quality review (CQR) has been used to improve provider, team and systems performance during CPR. Little data exists on the incidence of individual, team and systems errors during in-hospital CPR and the influence of errors and systems-level changes on outcomes are equally unexplored. Hypothesis: CQR will identify consistent errors in three performance domains (technical, team, systems). Environmental factors and systems changes will affect code quality and outcomes. Methods: Analysis of prospectively collected data describing all ICU CPR events from September 2009-December 2014 in a tertiary care children’s hospital. Monthly quality review by a multidisciplinary team focused on three quality metrics (noise, leadership and equipment failure) and was later expanded to six metrics (communication, technical or systems errors). Results: There were 243 arrests in 193 patients, most of whom had primary cardiac (39%) or pulmonary disease (23%). Most events occurred during the day (7am-7pm); 27% occurred on a weekend or holiday. Median compression time was 5 minutes (IQR 2-15min). Event survival was 80% (70% ROSC, 10% ECMO) and 48% of hospitalizations ended in death. Excess noise (19%), leadership confusion (11%) and equipment failure (6%) were common. Quality CPR (all 3 elements) occurred 74% of the time and was not associated with event survival. Excess noise (p<0.01) and leadership confusion (p=0.02) were more common during the day. A more recent cohort (n=34) demonstrated frequent communication, systems and technical errors (15%, 21% and 21% respectively). Only 38% of arrests had all 6 quality elements. In multivariable analysis, leadership confusion was associated with ICU survival (OR 2.2; 0.66-1). Statistical process control (SPC) only showed special cause variation in single quality metrics despite multiple systems level changes. Code incidence trended down after opening a new hospital and creation of a separate cardiac ICU service (p=0.07). Conclusion: Individual, team and systems errors are common during CPR in critically ill children. CQR incorporating SPC should be used to track performance and monitor the impact of QI initiatives and systems changes.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2016
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