Improving weaning and liberation from mechanical ventilation for tracheostomy patients: a quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
For patients in the intensive care unit (ICU), prolonged mechanical ventilation is associated with poor outcomes. A quality improvement (QI) initiative with the aim of reducing median time on the ventilator for tracheostomy patients was undertaken at a tertiary care ICU in Toronto, Canada. A QI team was formed, and using QI methodology, a deep understanding of our local process was achieved. Based on this information and on the latest evidence on weaning, a standard tracheostomy weaning protocol was designed. The protocol was refined through three developmental and two testing plan-do-study-act cycles. This study was a prospective time series showing the effect of the implementation of our intervention on tracheotomy patients' time on the ventilator. The baseline median number of days on the ventilator after tracheostomy insertion was 17. Within 12 months of the introduction of the intervention, a shift in the data showing a reduction in the median time on the ventilator to 10.6 days had developed. Length of stay in the ICU was reduced by 4.3 days. Adherence and compliance to the protocol also improved over time. A standard tracheostomy weaning protocol was successfully developed, tested and implemented in a tertiary care ICU. Using strategies such as frequent communication with key stakeholders and incorporating a tracheostomy weaning progress sheet to document and track tracheostomy patients and their outcomes, this QI intervention has become engrained in the local culture at our centre. This weaning protocol has successfully reduced the median time on the ventilator for tracheostomy patients by over 6 days.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».