Implementation and evaluation of a Sepsis Best Practice Advisory alert utilizing predictive analytics to improve patient outcomes: An implementation study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sepsis increases mortality and is a global healthcare concern. In the United States evidence-based early identification and treatment protocols are required in some states. Predictive analytics is one option to meet this requirement. Objective: The purpose of this system-wide initiative was to develop an interprofessional team to implement, evaluate, and optimize an early alert system for patients at high risk for sepsis utilizing predictive analytics to improve patient outcomes. Methods: The Sepsis Predictive Model and customized Best Practice Advisory (BPA) were evaluated utilizing a phased-rollout and pilot-testing. Regular meetings were conducted to analyze data and strategize iterative changes. End users were educated. Results: Pilot tests established the most effective alert-sepsis trigger scores; scores > 5 resulted in a 54% decrease in alerts. The Concordance Statistic (C-Stat) for the system-wide roll out was 0.765. The proportion of patients who had a BPA alert, had sepsis and an intervention (18.83%) was significantly greater than the proportion of patients who had a BPA alert had sepsis, and did not have an intervention (4.35%, p-value < .001). Similar results were found for the proportion of patients with a final diagnosis of infection who had a BPA alert, and an intervention, compared to those who did not. Early warning of potential sepsis resulted in a reduction in sepsis mortality rates not present on admission. Conclusions: An interprofessional team approach to leveraging established evidence and harnessing predictive analytics, fostered a customized collaborative protocol that improved sepsis care. Predictive analytics, tailored to clinical settings, is a powerful tool for advancing sepsis management.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».