Primary Palliative Care for Emergency Medicine (PRIM-ER): Protocol for a Pragmatic, Cluster-Randomised, Stepped Wedge Design to Test the Effectiveness of Primary Palliative Care Education, Training and Technical Support for Emergency Medicine
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emergency departments (ED) care for society's most vulnerable older adults who present with exacerbations of chronic disease at the end of life, yet the clinical paradigm focuses on treatment of acute pathologies. Palliative care interventions in the ED capture high-risk patients at a time of crisis and can dramatically improve patient-centred outcomes. This study aims to implement and evaluate Primary Palliative Care for Emergency Medicine (PRIM-ER) on ED disposition, healthcare utilisation and survival in older adults with serious illness. METHODS AND ANALYSIS: This is the protocol for a pragmatic, cluster-randomised stepped wedge trial to test the effectiveness of PRIM-ER in 35 EDs across the USA. The intervention includes four core components: (1) evidence-based, multidisciplinary primary palliative care education; (2) simulation-based workshops; (3) clinical decision support; and (4) audit and feedback. The study is divided into two phases: a pilot phase, to ensure feasibility in two sites, and an implementation and evaluation phase, where we implement the intervention and test the effectiveness in 33 EDs over 2 years. Using Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) data, we will assess the primary outcomes in approximately 300 000 patients: ED disposition to an acute care setting, healthcare utilisation in the 6 months following the ED visit and survival following the index ED visit. Analysis will also determine the site, provider and patient-level characteristics that are associated with variation in impact of PRIM-ER. ETHICS AND DISSEMINATION: Institutional Review Board approval was obtained at New York University School of Medicine to evaluate the CMS data. Oversight will also be provided by the National Institutes of Health, an Independent Monitoring Committee and a Clinical Informatics Advisory Board. Trial results will be submitted for publication in a peer-reviewed journal. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03424109; Pre-results.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».