The Effect of Implementation of Guideline Order Bundles Into a General Admission Order Set on Clinical Practice Guideline Adoption: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical practice guidelines (CPGs) and associated order sets can help standardize patient care and lead to higher-value patient care. However, difficult access and poor usability of these order sets can result in lower use rates and reduce the CPGs' impact on clinical outcomes. At our institution, we identified multiple CPGs for general pediatrics admissions where the appropriate order set was used in <50% of eligible encounters, leading to decreased adoption of CPG recommendations. OBJECTIVE: We aimed to determine how integrating disease-specific order groups into a common general admission order set influences adoption of CPG-specific order bundles for patients meeting CPG inclusion criteria admitted to the general pediatrics service. METHODS: We integrated order bundles for asthma, heavy menstrual bleeding, musculoskeletal infection, migraine, and pneumonia into a common general pediatrics order set. We compared pre- and postimplementation order bundle use rates for eligible encounters at both an intervention and nonintervention site for integrated CPGs. We also assessed order bundle adoption for nonintegrated CPGs, including bronchiolitis, acute gastroenteritis, and croup. In a post hoc analysis of encounters without order bundle use, we compared the pre- and postintervention frequency of diagnostic uncertainty at the time of admission. RESULTS: CPG order bundle use rates for incorporated CPGs increased by +9.8% (from 629/856, 73.5% to 405/486, 83.3%) at the intervention site and by +5.1% (896/1351, 66.3% to 509/713, 71.4%) at the nonintervention site. Order bundle adoption for nonintegrated CPGs decreased from 84% (536/638) to 68.5% (148/216), driven primarily by decreases in bronchiolitis order bundle adoption in the setting of the COVID-19 pandemic. Diagnostic uncertainty was more common in admissions without CPG order bundle use after implementation (28/227, 12.3% vs 19/81, 23.4%). CONCLUSIONS: The integration of CPG-specific order bundles into a general admission order set improved overall CPG adoption. However, integrating only some CPGs may reduce adoption of order bundles for excluded CPGs. Diagnostic uncertainty at the time of admission is likely an underrecognized barrier to guideline adherence that is not addressed by an integrated admission order set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».