Cold Debriefings after In-hospital Cardiac Arrest in an International Pediatric Resuscitation Quality Improvement Collaborative
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical event debriefing functions to identify optimal and suboptimal performance to improve future performance. "Cold" debriefing (CD), or debriefing performed more than 1 day after an event, was reported to improve patient survival in a single institution. We sought to describe the frequency and content of CD across multiple pediatric centers. METHODS: Mixed-methods, a retrospective review of prospectively collected in-hospital cardiac arrest (IHCA) data, and a supplemental survey of 18 international institutions in the Pediatric Resuscitation Quality (pediRES-Q) collaborative. Data from 283 IHCA events reported between February 2016 and April 2018 were analyzed. We used a Plus/Delta framework to collect debriefing content and performed a qualitative analysis utilizing a modified Team Emergency Assessment Measurement Framework. Univariate and regression models were applied, accounting for clustering by site. RESULTS: CD occurred in 33% (93/283) of IHCA events. Median time to debriefing was 26 days [IQR 11, 41] with a median duration of 60 minutes [20, 60]. Attendance was variable across sites (profession, number per debriefing): physicians 12 [IQR 4, 20], nurses 1 [1, 6], respiratory therapists 0 [0, 1], and administrators 1 [0, 1]. "Plus" comments reported per event were most commonly clinical standards 47% (44/93), cooperation 29% (27/93), and communication 17% (16/93). "Delta" comments were in similar categories: clinical standards 44% (41/93), cooperation 26% (24/93), and communication 14% (13/93). CONCLUSIONS: CDs were performed after 33% of cardiac arrests in this multicenter pediatric IHCA collaborative. The majority of plus and delta comments could be categorized as clinical standards, cooperation and communication.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».