The Effect of Chaplain Patient Navigators and Multidisciplinary Family Meetings on Patient Outcomes in the ICU: The Critical Care Collaboration and Communication Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the effectiveness of a chaplain patient navigator in improving outcomes and reducing costs in the ICU setting. DESIGN: A randomized controlled trial at a large, urban, academic community hospital in Baltimore, Maryland. SETTING/PATIENTS: All patients admitted to the Johns Hopkins Bayview Medical Center Cardiac and Medical ICUs between March 2015 and December 2015. INTERVENTIONS: Patients in the intervention group were assigned a chaplain patient navigator to facilitate communication, offer support, and setup multidisciplinary family meetings. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The primary outcomes were hospital and ICU length of stay. Secondary outcomes included total and ICU charges, 60- and 90-day readmission rates, and the number of palliative care consults. For all outcomes, patients were included in the intention-to-treat analyses only if they remained in the ICU greater than 24 hours. In total, 1,174 were randomly assigned to “usual care” (n = 573) or to the intervention (n = 601). In the intervention group, 44.8% (269/601) had meetings within 24 hours of admission and, of those patients, 32.8% (88/268) took part in the larger multidisciplinary family meeting 2–3 days later. The intervention group had longer mean adjusted hospital length of stay (7.78 vs 8.63 d; p ≤ 0.001) and mean ICU length of stay (3.65 vs 3.87 d; p = 0.029). In addition, they had greater total and ICU charges. There were no differences in other outcomes. Of note, only differences in total and ICU charges remained when controlling for case-mix index, which were greater in the intervention group. CONCLUSIONS: Although the chaplain patient navigator anecdotally enhanced communication, our study found an increase in hospital and ICU length of stay as well as cost. Since other studies have shown benefits in some clinical outcomes, projects focused on patient navigators may learn lessons from our study in order to better prioritize family meetings, gather indicators of communication quality, and identify the optimal patient navigator operational context.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».