Addressing barriers to the implementation of an Acute Pain Service rib fracture pathway: effect on quality and outcomes of care for trauma patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Successful clinical pathway implementation requires effectively addressing barriers to delivery prior to pathway introduction, and critical evaluation of impact post-delivery. We aimed to assess whether the implementation of an Acute Pain Service pathway, designed to address barriers identified prior to introduction, influenced the delivery of regional analgesia to high-risk rib fracture patients or was associated with changes in secondary clinical outcomes (respiratory complications, delirium, mortality, length of stay, and pain scores) and processes (Acute Pain Service consults, timely provision of regional analgesia, and use of non-regional analgesic modalities). METHODS: A quality improvement project was conducted and evaluated using retrospective observational data at a tertiary care trauma center between July 2018 and June 2023. System and process interventions were made to address potential hurdles to effective pathway implementation. Pre-pathway and post-pathway delivery of regional analgesia (truncal block or epidural) to patients with Rib Fracture Scores ≥6 was assessed using run charts, as well as statistically with pre-post comparisons. RESULTS: After pathway implementation, the use of regional analgesia increased from 16.4% to 19.7%, with run charts demonstrating a meaningful shift near the end of the study period; pre-post comparisons did not suggest a statistically significant change (p=0.195). Acute Pain Service consult rates increased from 46.7% to 49.6% (p=0.37). DISCUSSION: The implementation of an Acute Pain Service rib fracture analgesic pathway at a tertiary care trauma center did not substantially increase the proportion of patients who received a regional catheter for analgesia or lead to improvements in clinical outcomes. Further addressing structural aspects of care and refining patient selection criteria may be necessary to achieve better outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».