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Enregistrement W4403739735 · doi:10.1177/08850666241291524

<i>Extubation Advisor</i> : Implementation and Evaluation of A Novel Extubation Clinical Decision Support Tool

2024· article· en· W4403739735 sur OpenAlexaff
Brett N. Hryciw, Natasha Hudek, Christophe L. Herry, Nathan Scales, Emma Lee, Aimee Sarti, Karen E. A. Burns, Andrew Seely

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLikert scaleUsabilityIntensive care unitRespiratory therapistEmergency medicineMedical emergencyNursingIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Extubation Advisor (EA) is a novel software tool that generates a synoptic report for each Spontaneous Breathing Trial (SBT) conducted to inform extubation decision-making. Objectives: To assess bedside EA implementation, perceptions of utility, and identify barriers and facilitators of use. Design, Setting and Participants: We conducted a phase I mixed-methods interventional study in three mixed intensive care unit (ICUs) in two academic hospitals. We interviewed critical care physicians (MDs) and respiratory therapists (RTs) regarding user-centered design principles and usability. Analysis: We evaluated our ability to consent participants (feasibility threshold 50%), capture complete data (threshold 90%), generate and review EA reports in real-time (thresholds 75% and 80%, respectively), and MD perception of tool usefulness (6-point Likert scale). We analyzed interview transcripts using inductive coding to identify facilitators and barriers to EA implementation and perceived benefit of tool use. Results: We enrolled 31 patients who underwent 70 SBTs. Although consent rates [31/31 (100%], complete data capture [68/68 (100%)], and EA report generation [68/70 (97.1%)] exceeded feasibility thresholds, reports were reviewed by MDs for [55/70 (78.6%)] SBTs. Mean MD usefulness score was 4.0/6. Based on feedback obtained from 36 interviews (15 MDs, 21 RTs), we revised the EA report twice and identified facilitators (ability to track patient progress, enhance extubation decision-making, and provide support in resource-limited settings) and barriers (resource constraints, need for education) to tool implementation. Half of respondents (9 MDs, 9 RTs; combined 50%) perceived definite or potential benefit to EA tool use. Conclusion: This is the first study of a waveform-based variability-derived, predictive clinical decision support tool evaluated in adult ICUs. Our findings support the feasibility of integrating the EA tool into bedside workflow. Clinical trials are needed to assess the utility of the EA tool in practice and its impact on extubation decision-making and outcomes.Trial RegistrationNCT04708509.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,412 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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