Multicentre implementation of a quality improvement initiative to reduce delirium in adult intensive care units: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The ABCDEF bundle may improve delirium outcomes among intensive care unit (ICU) patients, however population-based studies are lacking. In this study we evaluated effects of a quality improvement initiative based on the ABCDEF bundle in adult ICUs in Alberta, Canada. MATERIAL AND METHODS: We conducted a pre-post, registry-based clinical trial, analysed using interrupted time series methodology. Outcomes were examined via segmented linear regression using mixed effects models. The main data source was a population-based electronic health record. RESULTS: 44,405 consecutive admissions (38,400 unique patients) admitted to 15 general medical/surgical and/or neurologic adult ICUs between 2014 and 2019 were included. The proportion of delirium days per ICU increased from 30.24% to 35.31% during the pre-intervention period. After intervention implementation it decreased significantly (bimonthly decrease of 0.34%, 95%CI 0.18-0.50%, p < 0.01) from 33.48% (95%CI 29.64-37.31%) in 2017 to 28.74% (95%CI 25.22-32.26%) in 2019. The proportion of sedation days using midazolam demonstrated an immediate decrease of 7.58% (95%CI 4.00-11.16%). There were no significant changes in duration of invasive ventilation, proportion of partial coma days, ICU mortality, or potential adverse events. CONCLUSIONS: An ABCDEF delirium initiative was implemented on a population-basis within adult ICUs and was successful at reducing the prevalence of delirium.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».