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Enregistrement W600600046 · doi:10.1155/2015/587026

Gaps in the Inpatient Management of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbation and Impact of An Evidence-Based Order Set

2015· article· en· W600600046 sur OpenAlexaffabout
Abhijat Kitchlu, Tamer Abdelshaheed, Elizabeth Tullis, Samir Gupta

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineMedical prescriptionExacerbationEmergency medicinePulmonary diseaseIntensive care medicineInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence-based, guideline-recommended practices improve multiple outcomes in patients admitted with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD), but are incompletely implemented in actual practice. Admission order sets with evidence-based diagnostic and therapeutic guidance have enabled quality improvement and guideline implementation in other conditions. OBJECTIVE: To characterize the magnitude of care gaps and the effect of order sets on quality of care in patients with AECOPD. METHODS: The authors prospectively designed a standardized chart review protocol to document process of care and health care utilization before and after implementation of AECOPD order sets at an academic hospital in Toronto, Ontario. RESULTS: A total of 243 total AECOPD admissions and multiple important care gaps were identified. There were 74 admissions in the pre-order set period (January to June 2009) and 169 in the order set period (October 2009 to September 2010). The order set was used in 78 of 169 (46.2%) admissions. In the order set period, we observed improvements in respiratory therapy educational referrals (five of 74 [6.8%] versus 48 of 169 [28.4%]; P<0.01); venous thromboembolism prophylaxis prescriptions (when indicated) (15 of 68 [22.1%] versus 100 of 134 [74.6%]; P<0.01); systemic steroid prescriptions (55 of 74 (74.3%) versus 151 of 169 [89.4%]; P<0.01]); and appropriate antibiotic prescriptions (nine of 24 [37.5%] versus 61 of 88 [69.3%]; P<0.01). The mean (± SD) length of stay also decreased from 6.5 ± 7.7 days before order sets to 4.1 ± 5.0 days with order sets (P=0.017). CONCLUSIONS: Care gaps in inpatient AECOPD management were large and evidence-based order sets may improve guideline adherence at the point of care. Randomized trials including patient outcomes are required to further evaluate this knowledge translation intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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