Practice Variability and Unplanned Extubation Rates across Pediatric Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this study was to describe the care of intubated patients in pediatric critical care. Acknowledging there are several perceived factors that contribute to unplanned extubations, a secondary objective was to describe how practice variation may relate to observed differences in unplanned extubation rates. A survey about practices related to the care of intubated patients was distributed to all pediatric intensive care units (PICUs) participating in the Virtual Pediatric Systems (VPS, LLC). Unplanned extubation rates for 2019 to 2020 were obtained from VPS. Univariate and bivariate analyses were performed to describe the responses, with unplanned extubation rates calculated as means. The text responses about perceived causes of unplanned extubation in participants' sites were explored using thematic content analysis. A total of 44 PICUs were included in this study (response rate 37.0%). The mean unplanned extubation rate for the sample was 0.41 (95% confidence interval: 0.31–0.50) per 100 intubation days. Variability was found across several aspects that impact care, including staffing, the frequency of procedures (e.g., chest radiography), and treatment-related goals (e.g., sedation and mobilization). The perceived causes of unplanned extubations in the sample included patient-, staff-, and equipment-related factors. We found practice variability in pediatric critical care units related to the care of intubated patients, which may contribute to the frequency of adverse events. As evidence emerges and professional associations and organizations recommend the best practices, knowledge translation will be required for the implementation and deimplementation of practices to improve the quality of care in PICUs.
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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 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».