Implementation of INEWS to Improve Patient Outcomes in a Community Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background It is imperative to identify at risk older patients with clinical deterioration as soon as possible. The Irish National Early Warning System (INEWS)1 is used to detect clinical deterioration at an early stage based on each patient's vital sign records. It can then initiate a communication mechanism between nurses and doctors to enable early patient care. Data on the effectiveness of the INEWS in patients admitted to community rehabilitation wards, the barriers and difficulties encountered during implementation, are still scarce, despite the development and implementation in acute settings. There are not enough standardised tool available to identify patients' deterioration for community hospitals. Methods This pilot quality improvement programme was conducted in a community hospital's rehabilitation section. Data were gathered seven weeks after the deployment of INEWS and fourteen weeks before. Issues were studied to determine the underlying cause, created a driver diagram to comprehend the factors that lead to unexpected outcomes, educated and gathered feedback from the clinical care teams involved, measured adherence to the INEWS during the six-week pilot project implementation period, and assessed results by looking back at the deteriorating patient data and INEWS compliance using Plan, Do, Study, Act cycles. Results During the pre-INEWS introduction phase (14 weeks), there were 11.9 events per week (7.8 events with infection or septic workups, 9.6 events with onsite management, 1.0 acute care transfers, 0.28 per week unexpected deaths). In the post-INEWS piloting phase (6 weeks), there were 3.6 events per week (2.5 infection or septic workup, 1.8 onsite management and 1.1 acute care transfers per week with no unexpected deaths). Conclusion Conclusion Early detection and rapid management through the INEWS can enhance patient care; however, increased stakeholder engagement in escalation response may enhance patient outcome in resource limited community setting. Reference https://www2.healthservice.hse.ie/organisation/qps-improvement/deteriorating-patient-improvement-programme-partnership-dpipp/
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».