20 Eat Sleep Console: A Quality Improvement Initiative to Improve the Care of Opioid Exposed Newborns at a Community Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As the opioid crisis continues in B.C., more infants are born to mothers using opioids during pregnancy. Many of these newborns experience neonatal opioid withdrawal syndrome (NOWS) and require specialized medical care and prolonged hospital stays. Objectives We sought to improve the care of opioid exposed newborns by replacing the Finnegan Neonatal Abstinence Scoring System (FNASS) with the Eat Sleep Console (ESC) protocol. Our aim was to reduce infant NICU length of stay (LOS) and morphine dosing required for withdrawal management. Design/Methods A multi-disciplinary team was formed in 2019 and standard quality improvement methodology was implemented using plan-do-study-act cycles. Interventions included NOWS education for maternity and newborn health care providers, pediatric antenatal consults, introduction of as needed morphine, and implementation of the Eat Sleep Console (ESC) assessment tool. Primary outcomes were number of NICU admission days and cumulative morphine dosing required for NOWS treatment. Data from chart reviews was obtained from 2017 to 2021. Qualitative survey data was collected from nursing staff pre and post ESC implementation. Results ESC successfully replaced the FNASS, and nursing staff reported overall satisfaction and confidence with the practice change. Forty-four infants were captured in our data analysis, including 21 from the baseline period (FNASS), 12 from intervention group 1 (PRN morphine and FNASS), and 9 from intervention group 2 (PRN morphine and ESC). Cumulative morphine dose decreased by 55% when comparing the two intervention groups (19.45 mg intervention group 1 vs 10.71 mg intervention group 2). Two infants were managed exclusively with ESC non-pharmacological strategies and did not require any morphine. Although NICU LOS increased over time in our project (10.79 days in the baseline group vs 19.64 in the intervention group 2), there were no differences in the LOS between the two intervention groups (18.49 days vs 19.64 days). Unstable maternal opioid use, defined as illicit opioid use two weeks prior to delivery increased as the project progressed and was unbalanced between groups, possibly affecting our overall outcomes (38% unstable mothers in the baseline period vs 78% intervention group 2). Stratified analysis between stable and unstable mothers showed a trend of increased LOS and morphine requirements for infants born to unstable mothers. In our center, the ability to provide 1:1 care by nurse or parent was the most prominent challenge. Conclusion ESC successfully replaced the FNASS at our community hospital and has shown a clinically significant decrease in morphine requirements for infants experiencing opioid withdrawal.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».