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Enregistrement W4248017145 · doi:10.21203/rs.3.rs-23140/v1

Implementation and adherence to the Bedside Paediatric Early Warning System (BedsidePEWS) in a pediatric tertiary care hospital

2020· preprint· en· W4248017145 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOspedale Pediatrico Bambino Gesù
Mots-clésTertiary careMedicineWarning systemIntensive care medicineMedical emergencyFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Clinical deterioration in children admitted to hospital wards often manifests through signs of increasing illness severity that may lead to unplanned Pediatric Intensive Care Unit admissions or cardiac arrest, if undetected. The Bedside Pediatric Early Warning System (BedsidePEWS) is a validated Canadian scoring system used at a large tertiary care children’ hospital to prevent critical illness and standardize the response to deteriorating children on the wards. Methods A 6-month audit was performed to evaluate the use of the BedsidePEWS, escalation of patient observations, monitoring and medical reviews on the wards in 2018.Two research nurses performed weekly visits to the hospital wards to collect data on BedsidePEWS scores, medical reviews, type of monitoring and vital signs recorded. Data were described through means or medians according to the distribution. Inferences were calculated either with Chi-square, Student’s t test or Wilcoxon-Mann–Whitney test, as appropriate (P <0.05 considered as significant). Results A total of 522 Vital Signs (VS) and score calculations on 177 patient clinical records were observed from 13 hospital inpatient wards. Frequency of VS and score documentation occurred <3 times per day in 33% of the observations. Adherence to the VS documentation frequency according to the hospital protocol was observed in 54% for all patients; for children with chronic health conditions (CHC) it was significantly lower than children admitted for acute medical conditions (47%, P =0.006). The BedsidePEWS score was correctly calculated and documented in 84% of the observed VS documentation events. Systolic blood Pressure was recorded in 79% and Temperature in 91% of the VS recording events. Patients within a 0-2 BedsidePEWS score range were all reviewed at least once a day by a physician. Only 50% of the patients in the 5-6 score range were reviewed within 4 hours and 42% of the patients with a score ≥7 within 2 hours. Transcutaneous Oxygen Saturation continuous monitoring was applied to 60% of the children at higher risk (BedsidePEWS ≥5). Conclusions Escalation of patient observations, monitoring and medical reviews matching the BedsidePEWS is still suboptimal. Children with CHC are at higher risk of lower compliance. Impact of adherence to predefined response algorithms on patient outcomes should be further explored.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,363 · 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