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Enregistrement W2982347188 · doi:10.29173/aar82

Assessment of an ICU-specific, electronic medical summary tool against traditional dictation to reduce communication gaps during ICU-to-inpatient transitions-in-care

2019· article· en· W2982347188 sur OpenAlexaffvenueabout
Mungunzul Amarbayan, Liam Whalen-Browne, Rebecca Brundin‐Mather, Devika Kashyap, Khara M. Sauro, Andrea Soo, Jeanna Parsons Leigh, Thomas Stelfox

Notice bibliographique

RevueAlberta Academic Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDictationMedicineIntensive care unitMedical emergencyQuality managementIntensive careEmergency medicineComputer scienceIntensive care medicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transition from the intensive care unit (ICU) to an inpatient unit is a vulnerable period where communication gaps between medical teams may be associated with preventable adverse events. The transition-in-care (TIC) summary encompasses essential clinical information and facilitates seamless continuity of patient care between sending and receiving healthcare teams. Yet, current dictation practices often produce summaries of suboptimal quality that result in delayed or incomplete information. An electronic TIC summary tool, an alternative method to dictation, standardizes information, which may ensure more timely and complete communication to reduce information breakdowns and delays. Objective: In order to standardize information communicated during ICU-to-inpatient transitions, an ICU-specific, electronic TIC summary tool was implemented in four adult ICUs in the Calgary zone. It is hypothesized that implementation of the electronic summary will improve completeness and timelines of TIC summaries. Methods: A multiple baseline study design was used to evaluate the implementation of the electronic TIC summary. ICUs continued dictation practices for a baseline period, until the electronic tool was implemented sequentially (in a randomized order) to each ICU and evaluated for six months following implementation. Post-implementation, providers had the option to dictate or use the electronic summary. The primary outcome was a binary measure of both completeness of four critical elements and availability of the TIC summary at ICU release. Results: Preliminary results were obtained for two months of baseline (n=48) and post-implementation (n=48) from one ICU. Post-implementation summaries contained four critical elements and were more frequently available at ICU transfer than pre-implementation dictations (73% versus 2%, p<0.001). More post implementation summaries contained completion of essential information (median 88% versus 63%, p<0.001) and had greater availability during transition (90% versus 73%, p=0.04) than pre-implementation dictations. With data collection scheduled to end in June 2019, we anticipate full study results to be available fall 2019. Conclusions: Preliminary results post-implementation suggest greater completion and faster availability for the receiving clinicians. It is anticipated that full study findings will add to the current literature on the effect of computerized tools for reducing communication gaps between ICU and inpatient units during transitions-in-care to ultimately improve patient safety.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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