A command centre implementation before and during the COVID-19 pandemic in a community hospital
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of the study was to assess the effects of high-reliability system by implementing a command centre (CC) on clinical outcomes in a community hospital before and during COVID-19 pandemic from the year 2016 to 2021. METHODS: A descriptive, retrospective study was conducted at an acute care community hospital. The administrative data included monthly average admissions, intensive care unit (ICU) admissions, average length of stay, total ICU length of stay, and in-hospital mortality. In-hospital acquired events were recorded and defined as one of the following: cardiac arrest, cerebral infarction, respiratory arrest, or sepsis after hospital admissions. A subgroup statistical analysis of patients with in-hospital acquired events was performed. In addition, a subgroup statistical analysis was performed for the department of medicine. RESULTS: The rates of in-hospital acquired events and in-hospital mortality among all admitted patients did not change significantly throughout the years 2016 to 2021. In the subgroup of patients with in-hospital acquired events, the in-hospital mortality rate also did not change during the years of the study, despite the increase in the ICU admissions during the COVID-19 pandemic.Although the in-hospital mortality rate did not increase for all admitted patients, the in-hospital mortality rate increased in the department of medicine. CONCLUSION: Implementation of CC and centralized management systems has the potential to improve quality of care by supporting early identification and real-time management of patients at risk of harm and clinical deterioration, including COVID-19 patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».