The effect of a multi-faceted quality improvement program on paramedic intubation success in the critical care transport environment: a before-and-after study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Endotracheal intubation (ETI) is an infrequent but key component of prehospital and retrieval medicine. Common measures of quality of ETI are the first pass success rates (FPS) and ETI on the first attempt without occurrence of hypoxia or hypotension (DASH-1A). We present the results of a multi-faceted quality improvement program (QIP) on paramedic FPS and DASH-1A rates in a large regional critical care transport organization. METHODS: We conducted a retrospective database analysis, comparing FPS and DASH-1A rates before and after implementation of the QIP. We included all patients undergoing advanced airway management with a first strategy of ETI during the time period from January 2016 to December 2021. RESULTS: 484 patients met the inclusion criteria during the study period. Overall, the first pass intubation success (FPS) rate was 72% (350/484). There was an increase in FPS from the pre-intervention period (60%, 86/144) to the post-intervention period (86%, 148/173), p < 0.001. DASH-1A success rates improved from 45% (55/122) during the pre-intervention period to 55% (84/153) but this difference did not meet pre-defined statistical significance (p = 0.1). On univariate analysis, factors associated with improved FPS rates were the use of video-laryngoscope (VL), neuromuscular blockage, and intubation inside a healthcare facility. CONCLUSIONS: A multi-faceted advanced airway management QIP resulted in increased FPS intubation rates and a non-significant improvement in DASH-1A rates. A combination of modern equipment, targeted training, standardization and ongoing clinical governance is required to achieve and maintain safe intubation by paramedics in the prehospital and retrieval environment.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».