Implementing Guidelines for hypothermia prevention with Local adaptation to keep periOperative patients Warm (GLOW): protocol of a stepped-wedge cluster randomised hybrid type II effectiveness-implementation study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Perioperative hypothermia is a common and preventable complication of surgery. Systems level change that enables perioperative teams to integrate hypothermia prevention into practice in ways that are contextually appropriate is needed. The purpose of this trial is to evaluate the effectiveness and implementation of perioperative hypothermia prevention guidance with local adaptation on clinical, implementation and economic outcomes. Our objective is to decrease the risk of patients developing perioperative hypothermia. METHODS AND ANALYSIS: A hybrid type II effectiveness-implementation study. An incomplete stepped-wedge cluster randomised controlled trial design will be used, with a 6-month transition period for implementation. Perioperative departments from five major public hospitals in South East Queensland, Australia, will participate over 27 months. The co-primary outcomes are (effectiveness) hypothermia on arrival to the post anaesthetic care unit (PACU) and (implementation) extent of temperature monitoring and active warming. Secondary clinical effectiveness outcomes include hypothermia at any perioperative time point, PACU and hospital length of stay, intraoperative or post-anaesthetic adverse events, blood transfusions and surgical site infection. Secondary implementation outcomes include pre-transition measures of adoptability and implementability, and post-transition measures of adoption, fidelity of implementation strategy and site team learning. Cost-effectiveness will evaluate implementation costs and quality-adjusted life years. Based on the number and unequal sizes of clusters, we used a constrained randomisation approach for sample size determination to minimise the imbalance between control and intervention period sample sizes. Generalised linear mixed models will be used to analyse primary and secondary outcomes. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval was obtained with a waiver of consent to access clinical records (reference: HREC/2023/MNHB/94571). Informed consent will be sought from patients completing surveys. Consent will be implied from clinicians participating in implementation evaluation. Findings will be disseminated through journal publications and conference presentations. Practice and policy recommendations will be collaboratively developed with partner organisations. TRIAL REGISTRATION NUMBER: Prospective registration of the trial was obtained on 28 July 2023 on the Australia and New Zealand Clinical Trials Registry Network: ACTRN12623000814673.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».