Improving Unplanned Extubation Rates in a Single Pediatric Intensive Care Unit Led by a Respiratory Therapist
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unplanned extubations (UE) are directly associated with morbidity, mortality, and increased health care costs among critically-ill children. Multi-center implementation of the Solutions for Patient Safety Network prevention bundle has been successful, but UE rates remain a common cause of preventable health care harm. METHODS: This was a longitudinal (2020-2025), multi-intervention quality improvement (QI) project in a single quaternary care pediatric intensive care unit (PICU) driven largely by a new QI respiratory therapist. Interventions built upon the initial implementation of the UE prevention bundle. The smart aim of this project was to sustainably decrease UE/100 invasive ventilation days in the PICU at Children's of Alabama by 50% through multiple Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles. RESULTS: The baseline event rate was 0.58 UE/100 invasive ventilation days. Criteria for a center line shift to 0.16 UE/100 invasive mechanical ventilation days (72.5% decrease) were met in the first quarter of 2023 following four PDSA cycles and sustained through the end of the project. There was no change in invasive ventilation days/patient/quarter, but the percentage of PICU patients exposed to invasive ventilation by quarter starting dropped from 42% to 33% beginning in the first quarter of 2021. There were no center line shifts in post-UE outcomes over the project period including re-intubation within 1 h, re-intubation with cardiopulmonary resuscitation, or no re-intubation. CONCLUSIONS: Through multiple interventions, UE/100 invasive ventilation days decreased by 72.5% and has been sustained from the first quarter of 2023 through the second quarter of 2025 without impacting balancing measures such as invasive ventilation duration. These results support the importance of building upon the Solutions for Patient Safety Network UE prevention bundle and having a dedicated champion to drive improvement and sustainability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».