Health care impact of implementing a clinical pathway for acute care of pediatric concussion: a stepped wedge, cluster randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To test the effects of actively implementing a clinical pathway for acute care of pediatric concussion on health care utilization and costs. METHODS: Stepped wedge, cluster randomized trial of a clinical pathway, conducted in 5 emergency departments (ED) in Alberta, Canada from February 1 to November 30, 2019. The clinical pathway emphasized standardized assessment of risk for persistent symptoms, provision of consistent information to patients and families, and referral for outpatient follow-up. De-identified administrative data measured 6 outcomes: ED return visits; outpatient follow-up visits; length of ED stay, including total time, time from triage to physician initial assessment, and time from physician initial assessment to disposition; and total physician claims in an episode of care. RESULTS: A total of 2878 unique patients (1164 female, 1713 male) aged 5-17 years (median 11.00, IQR 8, 14) met case criteria. They completed 3009 visits to the 5 sites and 781 follow-up visits to outpatient care, constituting 2910 episodes of care. Implementation did not alter the likelihood of an ED return visit (OR 0.77, 95% CI 0.39, 1.52), but increased the likelihood of outpatient follow-up visits (OR 1.84, 95% CI 1.19, 2.85). Total length of ED stay was unchanged, but time from physician initial assessment to disposition decreased significantly (mean change - 23.76 min, 95% CI - 37.99, - 9.52). Total physician claims increased significantly at only 1 of 5 sites. CONCLUSIONS: Implementation of a clinical pathway in the ED increased outpatient follow-up and reduced the time from physician initial assessment to disposition, without increasing physician costs. Implementation of a clinical pathway can align acute care of pediatric concussion more closely with existing clinical practice guidelines while making care more efficient. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05095012.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».