Effects of Unit Census and Patient Acuity Levels on Discussions During Patient Rounds
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: PICU teams adapt the duration of patient rounding discussions to accommodate varying contextual factors, such as unit census and patient acuity. Although studies establish that shorter discussions can lead to the omission of critical patient information, little is known about how teams adapt their rounding discussions about essential patient topics (i.e., introduction/history, acute clinical status, care plans) in response to changing contexts. To fill this gap, we examined how census and patient acuity impact time spent discussing essential topics during individual patient encounters. DESIGN: Observational study. SETTING: PICU at a university-affiliated children's hospital, Toronto, ON, Canada. SUBJECTS: Interprofessional morning rounding teams. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We observed 165 individual patient encounters during morning rounds over 10 weeks. Regardless of census or patient acuity, the duration of patient introductions/history did not change. When census was high versus low, acute clinical status discussions significantly decreased for both low acuity patients (00 min:50 s high census; 01 min:39 s low census; -49.5% change) and high acuity patients (01 min:10 s high census; 02 min:02 s low census; -42.6% change). Durations of care plan discussions significantly reduced as a function of census (01 min:19 s high census; 02 min:52 s low census; -54.7% change) for low but not high acuity patients. CONCLUSIONS: Under high census and patient acuity levels, rounding teams disproportionately shorten time spent discussing essential patient topics. Of note, while teams preserved time to plan the care for acute patients, they cut care plan discussions of low acuity patients. This study provides needed detail regarding how rounding teams adapt their discussions of essential topics and establishes a foundation for consideration of varying contextual factors in the design of rounding guidelines. As ICUs are challenged with increasing census and patient acuity levels, it is critical that we turn our attention to these contextual aspects and understand how these adaptations impact clinical outcomes to address them.
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».