Optimizing<u>MO</u>bility for critically ill pati<u>E</u>nts undergoing Continuous Renal Replacement Therapy (MOvE CRRT): An audit of mobility interventions in the intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: CRRT is common in the ICU. This intervention has been shown to contribute to reduced mobilization due to fear of adverse events. This study sought to evaluate the degree of mobilization in patients receiving CRRT and to develop a procedure checklist to enhance mobilization in these patients.METHODS: A retrospective observational matched cohort audit of adult patients admitted to the General Systems ICU at the University of Alberta Hospital from April 1, 2015, and April 1, 2017 was conducted. A total of 50 CRRT patients were matched to 37 critically ill patients and their mobilization events compared. Data was analyzed descriptively. A protocolized mobilization procedure checklist was subsequently developed.RESULTS: Higher levels of mobility were achieved in patients not receiving CRRT. The highest level of mobility in CRRT patients was ambulation in 1 (2%), active mobilization in 17 (34%), passive mobilization in 13 (26%) and none in 19 (38%); whereas, in controls, the highest level of mobility was ambulatory in 22 (59%), active in 10 (27%), passive in 2 (5%) and none in 3 (8%). Four (8%) of the CRRT patients had a PT program delay attributed to CRRT. Adverse events were uncommon and unrelated to CRRT, occurring in 1 (2%) of CRRT patients and in 3 (8%) control patients. No critical adverse events occurred, and no CRRT was delayed or paused. Alarms limited or postponed treatment in 7 (14%) patients.CONCLUSIONS: Mobilization while on CRRT is feasible and safe. It is conducted less frequently and to a lesser degree when compared to similarly acute patients not receiving CRRT. A procedure checklist has been developed to improve mobilization while on CRRT that can be safely implemented in critically ill patients.
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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 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».