A nursing-led sepsis response team guiding resuscitation with point-of-care ultrasound: A review and model for improving bundle compliance while individualizing sepsis care
Notice bibliographique
Résumé
A dysregulated host response to infection resulting in life-threatening organ dysfunction defines the onset of sepsis. Unfortunately, sepsis is common, costly, and deadly. The Surviving Sepsis Campaign publishes regularly updated, evidence-informed, detection, and treatment guidelines culminating in time-sensitive care “bundles.” The goal of these bundles is to expedite sepsis recognition because it is widely held that early treatment is life-saving. Hospitals are mandated to publicly report their bundle compliance, and this will soon be tied to hospital reimbursement. For these reasons, hospitals are creating sepsis emergency response teams which are a form of a rapid response team consisting of dedicated medical professionals who evaluate patients with suspected sepsis and initiate therapy when appropriate. Evidence to date support sepsis emergency response teams as a mechanism to improve bundle compliance, and potentially, patient outcome. Nevertheless, some elements of bundled sepsis care are controversial (e.g., intravenous fluid administration) as some argue that mandated treatment precludes personalized care. Herein, we briefly describe general sepsis emergency response team structure, review evidence supporting sepsis emergency response teams to improve bundle compliance and patient outcome and report our unique experience incorporating point of care ultrasound—to guide intravenous fluid—into a nursing-led sepsis team. We propose that our sepsis emergency response team approach allays concern that sepsis care is either bundled or personalized. Instead, incorporating point of care ultrasound into a nursing-led sepsis emergency response team increases bundle compliance and individualizes care.
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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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».