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Enregistrement W3209917943 · doi:10.1093/pch/pxab061.079

97 Decreasing invasive urinary tract infection screening in a paediatric emergency department: A quality improvement initiative

2021· article· en· W3209917943 sur OpenAlexaff
Felicia Paluck, Inbal Kestenbom, Gidon Test, Olivia Ostrow, Brooke Brimmer

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineUrinalysisUrineUrinary systemEmergency medicineIntensive care medicinePediatricsInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Emergency Medicine - Paediatric Background Fever is a common presentation among children coming to the Emergency Department (ED) and a urinary tract infection (UTI) often needs to be excluded. Sterile techniques, like catheterization, are invasive, can be traumatizing to children, and are time consuming to complete. A two-step approach has been shown to reduce the catheterization rate in febrile, young children without unintended consequences. Objectives Our aim was to implement a two-step approach for UTI screening in febrile children 6-24 months in order to decrease unnecessary urine catheterizations by 50% without impacting ED length of stay (LOS) or return visits (RVs). Design/Methods After engaging key stakeholders and a nursing champion, we created a process map to understand the current urine collection process in our ED, and areas for targeted improvement. Using the model for improvement, we adopted a 2-step pathway for a suspected UTI in children 6-24 months as our change idea. The pathway involved identifying children who met inclusion criteria for UTI screening, followed by urine bag application and urinalysis (UA) if clinically indicated. Only if the UA was positive, a second urine sample was collected via catheterization, for repeat UA and culture. Through multiple PDSA cycles, our pathway was implemented in the ED along with concurrent staff education. The outcome measure was the rate of ED urine catheterizations. Process measures included the total number of urine cultures sent to microbiology and percent positivity. The balancing measures included ED LOS and RVs. Results Since project initiation in July 2019, the ED catheterization rate decreased from 73% to 53% (Figure 1) and the number of urine cultures sent to Microbiology decreased by 23%. The number of urine cultures sent to Microbiology decreased by 23% with a mild improvement in the positivity rate by 2% (Figure 2). There was no significant change in RVs. There was a slight 10-min increase in ED LOS, most likely confounded by the COVID pandemic. Conclusion Using improvement methodology, we successfully decreased the number of unnecessary catheterizations in children and the number of urine cultures sent to microbiology. Further refinements to our intervention are ongoing and include optimizing urine screening equipment in patient rooms, poster reminders, re-education for providers, and introducing a parent resource explaining the 2-step pathway. This improvement work is also being spread to the paediatric wards and can easily be adopted by other paediatric centres. It has also been adapted by the Choosing Wisely hospital campaign.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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