C.7 Design and implementation of individualized Acute Seizure Action Plans (ASAP): a quality improvement study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epilepsy affects approximately 3% of Canadian children. Despite the availability of standardized seizure abortion guidelines, many patients require personalized treatment plans due to genetic factors, medical contraindications, or a history of adverse medication reactions. This study aims to create and evaluate personalized Acute Seizure Action Plans (ASAPs) for epilepsy patients at the Children’s Hospital of Eastern Ontario (CHEO). Methods: Using a Plan-Do-Check-Act (PDCA) framework, we developed electronic ASAPs for integration into participants’ electronic medical records. The effectiveness and user satisfaction of these ASAPs will be evaluated through electronic surveys administered to Neurology physicians, Emergency Department (ED) physicians, and patient participants at baseline and six months post-implementation. Results: Baseline surveys were administered to ED physicians with a 70% response rate, indicating only 43% satisfaction with current generic seizure treatment practice. One hundred percent of respondents expressed interest in using an ASAP, citing challenges in selecting the appropriate anti-seizure medications and determining when to adjust treatment as priorities. These findings underscore the need for ASAP implementation. Conclusions: ED providers desire improved seizure action plans. ASAP implementation is expected to enhance emergency seizure management, reduce adverse events among epilepsy patients, and increase satisfaction of seizure management among all participants.
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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 | 0,055 | 0,103 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».