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Enregistrement W4404041137 · doi:10.1097/01.pcc.0001086204.86286.ab

PP512 Topic: AS23–Rehabilitation: Early Mobilization/Interdisciplinary Care/Developmental Care/Other: COST ANALYSIS OF IMPLEMENTING AN EARLY REHABILITATION BUNDLE IN A PEDIATRIC INTENSIVE CARE UNIT

2024· article· en· W4404041137 sur OpenAlexaffabout
Karen Choong, Shira Gertsman, Sureka Pavalagantharajah, Leslie A. Falk, Xiaoke Feng, Katherine M. Kennedy, L. Thabane

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationBundlePediatric intensive care unitIntensive care unitIntensive care medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We implemented an early rehabilitation bundle (PICU Liber8) focused on sedation stewardship, delirium monitoring, and early mobilization at McMaster Children’s Hospital Pediatric Intensive Care Unit (PICU) Aim: To determine the cost and resources required to implement Liber8 and compare patient-level costs pre- and post-implementation. Methods: Implementation consisted of 4 phases: Engage, Educate, Execute, and Evaluate. For human resources, we calculated hours spent by personnel and their hourly wage. Patient-level costs were calculated using Ontario Case Costing Initiative for all patients who completed a PICU stay between January-March 2019 (pre) and January-March 2020 (post-implementation period). Linear regression was used to compare total patient-level PICU and pharmacy costs respectively in the pre- and post implementation periods, adjusted for age, sex and PIM3 score. Results: A total of 949 hours were spent on developing and implementing Liber8. Majority of human resource hours (58%) were spent during Engagement. Total personnel hours cost $50,090, majority of which were contributed by physicians (attendings and fellows) ($28,497), followed by nurses ($6899) and pharmacists ($4500). We evaluated 484 pre-implementation and 316 post-implementation patient days respectively. Non-adjusted total patient costs pre-implementation was $2.5million vs. $1.5million post-implementation (adjusted mean difference 17.1% [95% CI -6.3,46.4]). Mean cost per patient day was $588 lower post-implementation ($5,052) vs. pre-implementation ($4664) Conclusions: The majority of resources required for implementing a rehabilitation are spent on engagement and planning activities. Due to larger variations in costs, statistical nonsignificance is not surpirsing. However, it is important to highlight the magnitude of the difference, not statistical significance. Keywords: Early Rehabilitation, Implementation, pediatric intensive care unit, Cost Analysis

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,347 · 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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