High value healthcare analysis of “triggers” in deteriorating patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To review “triggers” for deteriorating patients who required intervention by a medical emergency response team (MET). In addition, to assess whether these “triggers” differed by medical or surgical governance of these patients. A secondary objective was to report laboratory investigations performed via the MET, with particular interest in tests duplicating haemoglobin (Hb) values and their degree of concordance within the context of low-cost, high value inpatient care.Methods: This quality improvement initiative involved a prospective observational cohort of inpatients, who were attended to by the MET at Royal Perth Hospital in Perth, Western Australia over a 2-year period between 2020 and 2022.Results: The mean number of MET calls for inpatients under surgical governance was slightly higher than for those patients under medical governance (1.34 vs. 1.25 calls respectively p = .03). Hypotension triggered a MET call in 184 (40.9%) surgical patients compared to 154 (28%) under medical governance (p < .001). Comparing haemoglobin values obtained from FBP and VBG, Lin’s concordance correlation coefficient (CCC) was found to be 0.986, 95%CI: 0.983, 0.989. The Bland-Altman limits of agreement suggest that the haemoglobin value on a VBG ranges from 9.55 g/L higher than the FBP to 4.7 g/L lower than the FBP.Conclusions: Significant differences in the frequency of triggers for patients under medical vs surgical governance highlight the need for proactive planning around hypotension management of patients under surgical governance. In addition, understanding the nuances between haemoglobin values obtained from FBP and VBG can help with value-based health care and efficiencies in patient care, since measuring haemoglobin values is one of the key components in hypotension management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».