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Enregistrement W4409058611 · doi:10.1097/qmh.0000000000000512

Reducing CLABSI Rates in Adult ICUs: A Multi-Center Performance Improvement Project (2020-2021)

2025· article· en· W4409058611 sur OpenAlex
Mohammad K Mhawish, Abdulrahman Algeer, Iyad S Alyateem, Anees S Alhenn, Ahmad I Alazzam

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueQuality Management in Health Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careBloodstream infectionQuality managementIntensive careInfection controlQuarter (Canadian coin)Emergency medicineChristian ministryMedical emergencyIntensive care medicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Central Line-Associated Bloodstream Infection (CLABSI) remains a leading cause of death among critically ill patients. Implementing preventive measures and adhering to best practices are crucial actions to proactively prevent its occurrence. This project aimed to reduce the overall CLABSI rate in adult medical/surgical Intensive Care Units (ICUs) of hospitals under the Ministry of Defense Health Services (MODHS) in Saudi Arabia. The baseline CLABSI rate was 2 cases per 1000 catheter days during the first quarter of 2020, while the target was to achieve a rate equal to or lower than 0.8 as reported by the American National Healthcare Safety Network (NHSN) in 2013. METHODS: The initiative was carried out across 15 hospitals under the purview of MODHS. Data on CLABSI incidents were collected from the ICUs dedicated to adult medical and surgical care. The project utilized the Institute for Healthcare Improvement collaborative model to achieve breakthrough improvement in a short-term learning system that facilitated the collaboration of participating hospitals in the pursuit of enhancements in CLABSI rates. The project involved 3 cycles, each consisting of a learning session followed by an action period. RESULTS: The data revealed a continuous improvement in the overall CLABSI rate within MODHS hospitals, progressing positively for 4 consecutive quarters and attaining a value of 0.3 during the third quarter of 2021. This signifies an impressive 85% reduction from the initial baseline of 2, and the rate remains below the project benchmark of 0.8. CONCLUSION: The project successfully employed collaborative learning cycles, fostering effective knowledge-sharing among teams and promoting active engagement. This approach proved instrumental in achieving learning objectives, identifying gaps, and determining appropriate courses of action. Key factors for the project's success included standardizing the change package, conducting regular training sessions, encouraging open discussions, and sharing experiences.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,360 · 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