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Enregistrement W4398781275 · doi:10.1017/cjn.2024.138

P.031 SMILES: Sunnybrook-St. Michael’s Integrated Leadership/QI in Endovascular Stroke care – enhancing hyperacute stroke protocols for optimized door-to-intervention times

2024· article· en· W4398781275 sur OpenAlexaffvenue
Lowyl Notario, AM Liu, Hyunsook Chin, Modlin Im, Shuyu Zhuo, A Lumban, R Simec, J Abalos, Kathleen Montgomery, T Fertuck, Jimin Lee, Cormac Convery, K Lazo, Laura McMillan, CM Hawkes, Houman Khosravani

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYPsychological interventionMedicineTriageDebriefingPatient safetyHealth careNursingMedical educationMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hyperacute stroke care demands rapid, coordinated care. Traditional metrics like Door-to-Needle time are pivotal but insufficient for capturing the complexity of endovascular stroke interventions. The SMILES collaboration aims to standardize and optimize protocols for door-to-intervention times, incorporating Crew Resource Management (CRM). Methods: The multidisciplinary initiative integrates both hospitals, ED, neurology, and QI teams. We employed a comprehensive approach: stakeholder engagement, simulation-based learning, process mapping, and literature review. Emphasis was placed on enhancing situational awareness, triage and prioritization, cognitive load management, role clarity, effective communication, and debriefing. Results: The collaboration led to PDSA cycles and development of refined stroke protocols. Interventions included: 1) A ’zero point survey’ for team pre-arrival briefings, enhancing situational awareness and role clarity; 2) Streamlined patient registration to reduce cognitive load and improve triage efficiency; 3) Direct transfer of patients to imaging. Additionally, digital tools were implemented to facilitate communication. Simulation sessions reinforced CRM principles, leading to improved team cohesion and operational performance. Conclusions: The SMILES initiative is grounded in CRM principles by standardizing protocols and emphasizing non-technical skills crucial for high-stakes environments. This improves outcomes but also fosters a culture of safety and efficiency. Future directions include an evaluation of these protocols’ impact on patient factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,012

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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