Improving outcomes after low-risk coronary artery bypass grafting: understanding phase of care mortality analysis, failure to rescue and recent perioperative recommendations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Avoidable adverse events are responsible for up to 50% of deaths after low-risk coronary artery bypass grafting. This article reviews recent quality improvement efforts to improve outcomes after cardiac surgery. RECENT FINDINGS: Systematic quality improvement methodology in cardiac surgery has improved significantly over the past decade. Contemporary efforts with phase of care mortality analysis (POCMA) focus on identifying and addressing root causes for mortality. Each patient's perioperative course is an interconnected sequence of clinical events, decisions, interventions, and treatment responses occurring across five perioperative phases. A single seminal event within a specific phase of care has been found to often trigger the eventual death of a patient. Several groups have made significant improvements to perioperative outcomes by addressing these avoidable mortality trigger events. Failing that, failure to rescue (FTR) metrics can be used to identify institutional factors responsible for poor perioperative outcomes. This ongoing focus on quality improvement serves to further improve outcomes after low-risk cardiac surgery. SUMMARY: Modern quality improvement methodology, including POCMA and FTR analysis, has the potential to significantly improve outcomes after cardiac surgery. Larger future studies with multiinstitutional data sharing will be key to facilitate ongoing quality improvement and knowledge translation in this field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».