Implementation of early warning system in the clinical teaching unit to reduce unexpected deaths
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early detection of patients with clinical deterioration admitted to the hospital is critical. The early warning system (EWS) is developed to identify early clinical deterioration. Using individual patient's vital sign records, this bedside score can identify early clinical deterioration, triggering a communication algorithm between nurses and physicians, thereby facilitating early patient intervention. Although various models have been developed and implemented in emergency rooms and paediatric units, data remain sparse on the utility of the EWS in patients admitted to general internal medicine wards and the processes and challenges encountered during the implementation. LOCAL PROBLEM: There is a lack of standardised tools to recognise early deterioration of patient condition. METHODS: This was a quality improvement project piloted in the clinical teaching unit of a tertiary care hospital. Data were collected 24 weeks pre-EWS and 55 weeks post-EWS implementation. A series of Plan, Do, Study, Act cycles were conducted to identify the root cause, develop a driver diagram to understand the drivers of unexpected deaths, run a sham test trial run of the EWS, educate and obtained feedback of clinical care teams involved, assess adherence to the EWS during the pilot project (6 weeks pre-EWS and 6 weeks post-EWS implementation), evaluate outcomes by extending the duration to 24 weeks pre-EWS and 55 weeks post-EWS implementation, and retrospectively review the uptake of the EWS. INTERVENTIONS: Implementation of a standardised protocol to detect deterioration in patient condition. RESULTS: During the pre-EWS implementation phase (24 weeks), there were 4.4 events per week (1.2 septic workups, 1.9 observation unit transfers, 0.7 critical care transfers, 0.13 cardiac arrests and 0.46 per week unexpected deaths). In the post-EWS implementation phase (55 weeks), there were 4.2 events per week (1.0 septic workup, 1.9 observation unit transfers, 0.82 critical care transfers, 0.25 cardiac arrests and 0.25 unexpected deaths). CONCLUSION: The EWS can improve patient care; however, more engagement of stakeholders and electronic vital sign documentation may improve the uptake of the system.
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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 | 0,022 | 0,048 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».