Multicenter Evaluation of an Interoperable System for Automated Guideline Adherence Monitoring in ICUs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop, apply, and validate a system for evaluating critical care guideline adherence, and to identify factors influencing real-world adherence across hospitals. DESIGN: Retrospective, multicenter observational study evaluating guideline adherence over 3.5 years and comparing automated adherence monitoring against expert human review. SETTING: Five university hospitals with different clinical information systems and data infrastructures. PATIENTS: A total of 82,000 intensive care episodes (2.2 million patient days). Six representative recommendations were selected from 41 intensive care guidelines and translated into a standardized digital format. Expert review encompassed more than 18,000 patient days. INTERVENTIONS: An automated system that applies digitally encoded guideline recommendations to standardized patient data extracted from hospital information systems. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The system determined, for each patient and recommendation, whether the recommendation applied (applicability) and whether treatment followed it (adherence). The primary outcome was the system's accuracy in identifying guideline applicability and adherence compared with manual clinician reviews. The secondary outcome was an analysis of how adherence to these recommendations varied and which factors influenced their real-world implementation. The system achieved 97.0% accuracy in identifying guideline applicability and adherence, significantly outperforming human reviewers (86.6% accuracy, p < 0.001; McNemar's test). The processing speed of the system exceeded 2000 patient days per second, compared with manual review at 2 patient days per minute. Adherence rates varied substantially across participating sites and over time, reflecting documentation inconsistencies, evolving clinical knowledge, and challenges in maintaining strict compliance. CONCLUSIONS: The guideline adherence monitoring system was successfully applied in multiple hospitals, demonstrating higher accuracy and efficiency compared with human review. Limitations of the system included dependence on consistent and structured documentation, as inconsistencies significantly complicate adherence monitoring. As the system is designed to support any guideline in the digital format used here, it provides a scalable solution for automated quality management in critical care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,047 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».