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Enregistrement W4391025304 · doi:10.1097/ccm.0000000000006071

Executive Summary: Society of Critical Care Medicine Guidelines on Recognizing and Responding to Clinical Deterioration Outside the ICU

2024· review· en· W4391025304 sur OpenAlexaff
Kimia Honarmand, Randy S. Wax, Daleen Penoyer, Geoffery Lighthall, Valerie Danesh, Bram Rochwerg, Michael L. Cheatham, Daniel P. Davis, Michael A. DeVita, James Downar, Dana P. Edelson, Alison Fox‐Robichaud, Shigeki Fujitani, Raeann M. Fuller, Helen Haskell, Matthew Inada-Kim, Daryl Jones, Anand Kumar, Keith M. Olsen, Daniel D Rowley, John J. Welch, Marie R. Baldisseri, John Kellett, Heidi Knowles, Jonathan K. Shipley, Philipp Kolb, Sophie P. Wax, Jonathan Hecht, Frank Sebat

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensUniversity of ManitobaThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteImpactLakeridge HealthQueen's UniversityMcMaster UniversityDalhousie UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineCritical illnessCritically ill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Clinical deterioration of patients hospitalized outside the ICU is a source of potentially reversible morbidity and mortality. To address this, some acute care facilities have implemented systems aimed at detecting and responding to such patients. OBJECTIVES: To provide evidence-based recommendations for hospital clinicians and administrators to optimize recognition and response to clinical deterioration in non-ICU patients. PANEL DESIGN: The 25-member panel included representatives from medicine, nursing, respiratory therapy, pharmacy, patient/family partners, and clinician-methodologists with expertise in developing evidence-based clinical practice guidelines. METHODS: We generated actionable questions using the Population, Intervention, Control, and Outcomes format and performed a systematic review of the literature to identify and synthesize the best available evidence. We used the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach to determine certainty in the evidence and to formulate recommendations and good practice statements (GPSs). RESULTS: The panel issued 10 statements on recognizing and responding to non-ICU patients with critical illness. Healthcare personnel and institutions should ensure that all vital sign acquisition is timely and accurate (GPS). We make no recommendation on the use of continuous vital sign monitoring among "unselected" patients due to the absence of data regarding the benefit and the potential harms of false positive alarms, the risk of alarm fatigue, and cost. We suggest focused education for bedside clinicians in signs of clinical deterioration, and we also suggest that patient/family/care partners' concerns be included in decisions to obtain additional opinions and help (both conditional recommendations). We recommend hospital-wide deployment of a rapid response team or medical emergency team (RRT/MET) with explicit activation criteria (strong recommendation). We make no recommendation about RRT/MET professional composition or inclusion of palliative care members on the responding team but suggest that the skill set of responders should include eliciting patients' goals of care (conditional recommendation). Finally, quality improvement processes should be part of a rapid response system (GPS). CONCLUSIONS: The panel provided guidance to inform clinicians and administrators on effective processes to improve the care of patients at-risk for developing critical illness outside the ICU.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,367
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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