Improving Sleep Quality on the First Postoperative Night in the Intensive Care Unit: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background Sleep disruption in critically ill patients is common and associated with delirium, immune dysfunction, and reduced quality of life. The first postoperative night in the intensive care unit (ICU) is particularly challenging due to pain, anxiety, and frequent care. No intervention has yet reliably improved sleep for this population. Methodology We conducted a quality improvement project with six Plan-Do-Study-Act cycles over seven months. Postoperative adult patients admitted before 21:00 were eligible, with exclusions for instability or factors precluding reliable self-report. The primary outcome was patient-reported sleep quality (1-10 scale) the morning after ICU admission. Secondary outcomes included nurse-perceived sleep quality, sleep quantity, and patient satisfaction. Balancing measures included nurse workload and adverse events. Control charts were used to assess variation. Interventions included staff engagement, earplugs/eye masks, standardized door closure, pain management review, noise monitoring, simplified surveillance protocols, and melatonin. Results A total of 69 patients were recruited (23 pre-interventions, 46 during interventions). Patient-reported sleep quality increased from 5.0 to 5.4/10 after culture shift promotion. Nurse-perceived sleep quality had a favorable special cause variation after streamlined surveillance protocols. No increase in workload or adverse events occurred. The initial survey identified intermittent pneumatic compression devices as sleep disruptors, and the interim analysis showed that an epidural was associated with poorer sleep. Conclusions A multimodal, low-cost sleep bundle modestly improved sleep without increasing staff burden. Periodic data analysis supported real-time adaptation and may benefit similar initiatives. Future work should explore sustainability and impact on recovery.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».