Impact of a nurse engagement intervention on pain, agitation and delirium assessment in a community intensive care unit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2013, the Society of Critical Care Medicine published a revised version of the ICU Pain, Agitation, and Delirium (PAD) guidelines. Immobility and sleep were subsequently added in 2018. Despite the well-established advantages of implementing these guidelines, adoption and adherence remain suboptimal. This is especially true in community settings, where PAD assessment is performed less often, and the implementation of PAD guidelines has not yet been studied. The purpose of this prospective interventional study is to evaluate the effect of a multifaceted nurse engagement intervention on PAD assessment in a community intensive care unit (ICU). METHODS: All patients admitted to our community ICU for over 24 hours were included. A 20-week baseline audit was performed, followed by the intervention, and a 20-week postintervention audit. The intervention consisted of a survey, focus groups and education sessions. Primary outcomes included rates of daily PAD assessment using validated tools. RESULTS: There were improvements in the number of patients with at least one assessment per day of pain (67.5% vs 59.3%, p=0.04), agitation (93.1% vs 78.7%, p<0.001) and delirium (54.2% vs 39.4%, p<0.001), and the number of patients with target Richmond Agitation-Sedation Scale ordered (63.1% vs 46.8%, p=0.002). There was a decrease in the rate of physical restraint use (10.0% vs 30.9%, p<0.001) and no change in self-extubation rate (0.9% vs 2.5%, p=0.2). CONCLUSION: The implementation of a multifaceted nurse engagement intervention has the potential to improve rates of PAD assessment in community ICUs. Screening rates in our ICU remain suboptimal despite these improvements. We plan to implement multidisciplinary interventions targeting physicians, nurses and families to close the observed care gap.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle