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Enregistrement W4409855966 · doi:10.1542/peds.2024-068304

Reducing Pediatric Unplanned Extubation: A National Quality Improvement Collaborative

2025· article· en· W4409855966 sur OpenAlexaff
Kristin Melton, Anthony Lee, Jason Macartney, Vicki Montgomery, Mary Nock, Patsy Sisson, Anne Lyren

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBundleMedicineQuality managementReliability (semiconductor)Quality assuranceOperations managementMedical emergencyEmergency medicineManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Unplanned extubation (UE) is a significant cause of harm for pediatric patients. Hospitals working with a quality improvement collaborative, Solutions for Patient Safety, tested and developed a UE bundle that demonstrated significant UE reduction after implementation. The objective of this study was to spread the UE bundle to a large number of children's hospitals using workgroups to facilitate bundle implementation for UE reduction. METHODS: Pediatric hospitals implemented the UE bundle in their neonatal, pediatric, and cardiac intensive care units and submitted data on their UE rate (UE number per ventilator days) and reliability to the bundle. Participating hospitals were divided into smaller workgroups that were used to identify barriers to bundle implementation, measurement, and maintenance. Workgroups were used to facilitate peer-to-peer discussion and sharing of resources, tools, and ideas. RESULTS: Eighty-three hospitals participated in workgroups between January 2020 and July 2023. During that time, the overall network rate of UE was reduced from 0.662 UE events per 100 ventilator days to 0.53 UE events per 100 ventilator days, representing a 19.9% reduction in UE events. After participating in workgroups, 53 hospitals (74%) experienced significant UE rate reductions or a significant increase in reliability to the bundle. Most hospitals maintained stable UE rates and reliability. Barriers to bundle implementation and auditing were identified and addressed in the workgroups. CONCLUSIONS: The use of workgroups was an effective method to facilitate bundle spread, support group learning, and provide resources to promote improvement efforts in a large improvement collaborative. Through structured improvement methods, children's hospitals have continued to decrease the rate of UE.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,387 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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