<i>Coming in Hot:</i> A quality improvement approach to improving care of febrile infants
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Significant practice variation exists in managing young infants with fever. Quality improvement strategies can aid in risk stratification and standardization of best care practices, along with a reduction of unnecessary interventions. The aim of this initiative was to safely reduce unnecessary admissions, antibiotics, and lumbar punctures (LPs) by 10% in low-risk, febrile infants aged 29 to 90 days presenting to the emergency department (ED) over a 12-month period. Methods: Using the Model for Improvement, a multidisciplinary team developed a multipronged intervention: an updated clinical decision tool (CDT), procalcitonin (PCT) adoption, education, a feedback tool, and best practice advisory (BPA) banner. Outcome measures included the proportion of low-risk infants that were admitted, received antibiotics, and had LPs. Process measures were adherence to the CDT and percentage of PCT ordered. Missed bacterial infections and return visits were balancing measures. The analysis was completed using descriptive statistics and statistical process control methods. Results: Five hundred and sixteen patients less than 90 days of age were included in the study, with 403 patients in the 29- to 90-day old subset of primary interest. In the low-risk group, a reduction in hospital admissions from a mean of 24.1% to 12.0% and a reduction in antibiotics from a mean of 15.2% to 1.3% was achieved. The mean proportion of LPs performed decreased in the intervention period from 7.5% to 1.8%, but special cause variation was not detected. Adherence to the CDT increased from 70.4% to 90.9% and PCT was ordered in 92.3% of cases. The proportion of missed bacterial infections was 0.3% at baseline and 0.5% in the intervention period while return visits were 6.7% at baseline and 5.0% in the intervention period. Conclusions: The implementation of a quality improvement strategy, including an updated evidence-based CDT for young infant fever incorporating PCT, safely reduced unnecessary care in low-risk, febrile infants aged 29 to 90 days in the ED. Purpose: To develop and implement a multipronged improvement strategy including an evidence-based CDT utilizing PCT to maximize value of care delivered to well-appearing, febrile infants presenting to EDs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».