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Enregistrement W2990270869 · doi:10.1186/s12873-019-0287-5

Implementation study of a 5-component pediatric early warning system (PEWS) in an emergency department in British Columbia, Canada, to inform provincial scale up

2019· article· en· W2990270869 sur OpenAlexafffundabout
Theresa McElroy, Erik N. Swartz, Kasra Hassani, Sina Waibel, Yasmin Tuff, Catherine Marshall, Richard Chan, David Wensley, Maureen O’Donnell

Notice bibliographique

RevueBMC Emergency Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensProvincial Health Services AuthorityUniversity of British ColumbiaChild and Family Research InstituteVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesBC Children's HospitalChildren's Hospital Foundation
Mots-clésMedicineEarly warning scoreTriageMedical emergencyData collectionEmergency departmentScale (ratio)Warning systemIntervention (counseling)PopulationSituation awarenessPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid identification of deterioration in the pediatric population is complex, particularly in the emergency department (ED). A comprehensive multi-faceted Pediatric Early Warning System (PEWS) might maximize early recognition of clinical deterioration and provide a structured process for the reassessment and escalation of care. The objective of the study was to evaluate the implementation fidelity, effectiveness, and utility of a 5-component PEWS implemented in the ED of an urban public general hospital in British Columbia, Canada, and to guide provincial scale up. METHODS: We used a before-and-after design to evaluate the implementation fidelity, effectiveness, and utility of a 5-component PEWS (pediatric assessment flowsheet, PEWS score, situational awareness, escalation aid, and communication framework). Sources of data included patient medical records, surveys of direct care staff, and key-informant interviews. Data were analyzed using mixed-methods approaches. RESULTS: The majority of medical records had documented PEWS scores at triage (80%) and first bedside assessment (81%), indicating that the intervention was implemented with high fidelity. The intervention was effective in increasing vital signs documentation, both at first beside assessment (84% increase) and throughout the ED stay (> 100% increase), in improving staff's self-perceived knowledge and confidence in providing pediatric care, and self-reported communication between staff. Satisfaction levels were high with the PEWS scoring system, flowsheet, escalation aid, and to a lesser extent with the situational awareness tool and communication framework. Reasons for dissatisfaction included increased paperwork and incidence of false-positives. Overall, the majority of providers indicated that implementation of PEWS and completing a PEWS score at triage alongside the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) added value to pediatric care in the ED. Results also suggest that the intervention is aligned with current practice in the ED. CONCLUSION: Our study shows that high-fidelity implementation of PEWS in the ED is feasible. We also show that a multi-component PEWS can be effective in improving pediatric care and be well-accepted by staff. Results and lessons learned from this pilot study are being used to scale up implementation of PEWS in ED settings across the province of British Columbia.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
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)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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