Intervention time and adverse events in a canadian epilepsy monitoring unit: An updated audit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimizing patient safety in the epilepsy monitoring unit (EMU) has become a topic of increasing interest. We performed an audit of our center's new single-floor EMU, assessing intervention rate (IR), intervention time (IT), and adverse events (AEs). Methods: A prospective study was conducted on all clinical seizures of patients admitted over a one-year period at our Canadian academic tertiary care center's new single-floor EMU. This single-floor EMU was supervised by EEG technologists during daytime (similar to the old set-up) and beneficiary attendants during nighttime/weekends (versus live video feed to the central nursing station on the neurology ward previously). Among 153 admissions, 79 were analyzed, and a total of 537 seizures were reviewed to assess IR, IT, and AEs. Univariate comparisons were performed with our double-floor EMU, which we reported in a previous publication. Results: In our new single-floor EMU, the IR was 61.1 % and overall median IT was 29.0s (19.0s-45.9s). The AE rate was 4.8 %. Compared to previously reported numbers for our old double-floor EMU (IR = 27.8 %; IT = 21.0s; AE = 1.2 %), the IR was significantly higher ((p < 0.001) but unexpectedly, the median IT was higher (p < 0.001) as well as the AE rate (p < 0.001). Conclusion: This prospective evaluation revealed a small but non-negligible rate of complications in our EMU, higher than our prior retrospective audit. Heightened levels of supervision in our new single-floor EMU led to higher IR. This may have led to artificially longer ITs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».