P0052 / #780: A MULTIFACETED QUALITY IMPROVEMENT INITIATIVE TO DECREASE IATROGENIC WITHDRAWAL SYNDROME IN CHILDREN NEEDING INTUBATION AND VENTILATION
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Iatrogenic withdrawal syndrome (IWS) is still a common complication in pediatric critical care. The objectives of this study were to improve the assessment of iatrogenic withdrawal syndrome (IWS) and to reduce its incidence and severity in children that were intubated and ventilated in a tertiary medical-surgical pediatric intensive care unit (PICU). Methods: This quality improvement (QI) study describes the effect of 4 interventions on IWS: a non-pharmacological bundle of measures for pain and agitation; education through simulation, newsletters, and posters; and the introduction of order sets reflecting the pain and agitation management protocol. The team monitored sedation, analgesia, and withdrawal scores biweekly, utilizing an electronic medical record report and direct observation. Interviews with frontline staff helped to optimize the interventions. Data were analyzed with process control charts, and the progress was displayed in a QI board in the PICU. Results: 293 intubated and ventilated patients, admitted from January 2018 to December 2019 were included, 211 of them assessed for IWS. The proportion of intubated patients assessed for withdrawal increased from 40% to 100%. The incidence of IWS did not change significantly with the interventions, oscillating around the mean of 83% in the high-risk population. The severity of withdrawal was reduced and sustained to 4, from 6 before the intervention. Unplanned extubation, severe pain or under sedation episodes were not affected by the interventions. Conclusions: This QI project was able to improve assessment and sustain a reduction in the severity of withdrawal, without compromising patient comfort and safety.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».