Improving Guideline-Concordant Care for Febrile Infants Through a Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to examine the impact of a quality improvement (QI) collaborative on adherence to specific recommendations within the American Academy of Pediatrics' Clinical Practice Guideline (CPG) for well-appearing febrile infants aged 8 to 60 days. METHODS: Concurrent with CPG release in August 2021, we initiated a QI collaborative involving 103 general and children's hospitals across the United States and Canada. We developed a multifaceted intervention bundle to improve adherence to CPG recommendations for 4 primary measures and 4 secondary measures, while tracking 5 balancing measures. Primary measures focused on guideline recommendations where deimplementation strategies were indicated. We analyzed data using statistical process control (SPC) with baseline and project enrollment from November 2020 to October 2021 and the intervention from November 2021 to October 2022. RESULTS: Within the final analysis, there were 17 708 infants included. SPC demonstrated improvement across primary and secondary measures. Specifically, the primary measures of appropriately not obtaining cerebrospinal fluid in qualifying infants and appropriately not administering antibiotics had the highest adherence at the end of the collaborative (92.4% and 90.0% respectively). Secondary measures on parent engagement for emergency department discharge of infants 22 to 28 days and oral antibiotics for infants 29 to 60 days with positive urinalyses demonstrated the greatest changes with collaborative-wide improvements of 16.0% and 20.4% respectively. Balancing measures showed no change in missed invasive bacterial infections. CONCLUSIONS: A QI collaborative with a multifaceted intervention bundle was associated with improvements in adherence to several recommendations from the AAP CPG for febrile infants.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».