Triggers and Interventions of Patients Who Require Medical Emergency Team Reviews: A Cross-Sectional Analysis of Single Versus Multiple Reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical emergency teams constitute part of the escalation protocol of early warning systems in many hospitals. The literature indicates that medical emergency teams may reduce hospital mortality and cardiac arrest. A greater understanding of pathways of patients who experience multiple medical emergency team reviews will inform clinical decision-making. OBJECTIVES: To explore differences between patients who require a single medical emergency team review and those who require multiple reviews, and to identify any differences between patients who were reviewed only once during admission and patients who required multiple reviews. METHODS: Data for this retrospective cross-sectional review, including demographic data, call triggers, outcomes, and interventions, were routinely collected from January 2013 through December 2015. The study adhered to the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) collaborative's cross-sectional studies checklist (version 4). RESULTS: Of 54 787 admitted patients, 1274 (2%) required a call to a medical emergency team; of those, 260 patients (20%) needed multiple calls. Patients requiring multiple calls demonstrated higher mortality (odds ratio, 1.49 [95% CI, 1.12-1.98]). A logistic regression model identified surgical patients and those receiving antibiotics and respiratory interventions at the first medical emergency team review as being more likely to require multiple reviews. Patients transferred to a higher level of care after the first review were less likely to require another review. CONCLUSIONS: Patients requiring multiple medical emergency team reviews have higher mortality. Surgical patients have a higher risk of requiring multiple reviews. Hospitals need to include more details on surgical patients when auditing medical emergency team activation.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».