Observational Study of Clinician Attentional Reserves (OSCAR): Acuity-Based Rounds Help Preserve Clinicians’ Attention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Team rounding in the ICU can tax clinicians' finite attentional resources. We hypothesized that a novel approach to rounding, where patients are seen in a decreasing order of acuity, would decrease attentional attrition. DESIGN: Prospective interventional internal-control cohort study in which stop signal task testing was used as a proxy for attentional reserves. Stop signal task is a measure of cognitive control and response inhibition in addition to performance monitoring, all reflective of executive control abilities, and our surrogate for attentional reserves. SETTING: The ICUs of Vanderbilt University Medical Center (site 1) and the University of Pennsylvania (site 2) from November 2014 to August 2017. SUBJECTS: Thirty-three clinicians at site 1, and 24 clinicians at site 2. INTERVENTIONS: Acuity-based rounding, in which clinicians round from highest to lowest acuity as determined by Sequential Organ Failure Assessment score or an equivalent acuity score. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The stop signal task results of ICU staff at two sites were compared for conventional (in room order) versus novel (in decreasing order of acuity) rounding order. At site 1, the difference in stop signal reaction time change between two rounding types was -39.0 ms (95% CI, -50.6 to -27.4 ms; p < 0.001), and at site 2, the performance stop signal reaction time was -15.6 ms (95% CI, -29.1 to -2.1 ms; p = 0.023). These sub-second changes, while small, are significant in the neuroscience domain. CONCLUSIONS: Rounding in decreasing order of patient acuity mitigated attrition in attentional reserves when compared with the traditional rounding method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».