A quality improvement intervention to optimize the management of severe hypertension during pregnancy and postpartum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Severe hypertension (two systolic blood pressure [BP] values ≥ 160 mm Hg or diastolic BP values ≥ 110 mm Hg, 15-60 min apart) is a modifiable cause of maternal morbidity and mortality. We aimed to assess the impact of a quality improvement (QI) intervention to optimize the management of severe hypertension during pregnancy and postpartum. STUDY DESIGN: We developed and implemented a QI intervention for severe hypertension management at a Canadian tertiary care center and conducted a quasi-experimental pre- and post-intervention cohort study. Pregnant and postpartum patients with a hypertensive disorder of pregnancy (HDP) between 2020 and 2022 were identified, and pre- and post-intervention cohorts were constructed. MAIN OUTCOME MEASURES: Severe hypertension management was assessed according to quality indicators, including time-to-target BP within 60 min and use of appropriate antihypertensive therapy. RESULTS: Among 697 patients with HDP, 134 (19 %) experienced severe hypertension (pre-intervention: n = 56; post-intervention: n = 78). Immediate release oral nifedipine was the most frequently used medication to treat severe hypertension episodes (63 %). Median time-to-target BP was 49.5 min pre-intervention (interquartile range [IQR] 28.0-69.8) vs. 33.5 min (IQR 19.8-65.2) post-intervention (p = 0.102). Time-to-target BP within 60 min was achieved in 64 % of patients pre- vs. 74 % post-intervention (p = 0.209), meeting our pre-established institutional target. Appropriate antihypertensive administration increased from 55 % pre-intervention to 76 % post-intervention (p = 0.014). CONCLUSION: Developing and implementing a QI intervention resulted in achievement of our institutional target for time-to-severe hypertension resolution and increased use of appropriate antihypertensive medications. Standardized protocols and QI interventions can optimize severe hypertension management to reduce severe maternal morbidity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».