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背景:私たちは、集中治療室(ICU)の責任が手術室(OR)への患者輸送の責任が麻酔からICUサービスに変更された新しいポリシーを施設に実装しました。このアプローチは、時間どおりの開始の増加と離職時間の短縮に関連すると仮定しました。 方法:歴史的モデルでは、挿管された患者または機械的循環援助(MCA)の患者は、麻酔サービスによってOR(「Pre-ICUピックアップ」)に輸送されました。私たちの新しいモデルでは、これらの患者はICUサービスによって術前の保持エリア(Pre-op)に輸送され、そこではケアが麻酔サービスに移されます(「ICU後移動」)。ICUまたは麻酔が必要であると判断された場合、患者は麻酔サービス(「ICU後ピックアップ」)によって輸送されました。新しいポリシーの実施(2016年7月から2017年6月)の前に手術を受けた患者の症例追跡データを遡及的にレビューしました。主な結果は、選択的な平日の最初のケースの割合であり、時間通りに開始しました。併存疾患や時間の傾向などの交絡因子を調整するために、主要な結果に対する介入の影響を評価するセグメント化されたロジスティック回帰分析を実行しました。二次的な結果は、離職時間と術前チェックリストのドキュメントのコンプライアンスでした。 結果:ICU以前のピックアップで95のファーストスタートと86の売上高ケース、ICU後の転送で70のファーストスタートと88の売上高ケース、およびICU後のピックアップグループで6つの離職ケースを特定しました。時間の傾向を無視すると、時間通りのスタートの粗い割合は、ICU前のピックアップの32.6%からICU後の移転グループの77.1%に増加しました。年齢、性別、アメリカ麻酔科医学会(ASA)の身体状態、シーケンシャル臓器不全評価(SOFA)スコア、呼吸不全、気管内挿管、MCA、うっ血性心不全(CHF)、弁膜心疾患、および心臓発生性のために調整されたセグメント化されたロジスティック回帰の後また、出血性ショック、ICU後移動グループは、介入前の期間の終わりに、ICU前ピックアップグループよりも介入の開始時に時間通りに開始する可能性が高かった(オッズ比、11.1; 95%信頼区間[CI]、1.3-125.7; p = .043)。上記の交絡因子を調整するセグメント化された線形回帰の後、ICU後のピックアップとICU前転送グループ間の平均回転時間の推定差は有意ではありませんでした(-6.9分; 95%CI、-17.09〜3.27; P = .17)。ICU後の患者、同意、履歴および身体検査(H&P)、およびサイトマーキングは、ICUをそれぞれ92.9%、93.2%、および89.2%に留める前に検証されました。研究期間中に有害事象は報告されていません。 結論:ICU患者をORに輸送するための麻酔からICUサービスへの移行は、回転時間を変更しませんでしたが、術前チェックリストのドキュメントをより多くの時間開始と高いコンプライアンスをもたらしました。
背景:私たちは、集中治療室(ICU)の責任が手術室(OR)への患者輸送の責任が麻酔からICUサービスに変更された新しいポリシーを施設に実装しました。このアプローチは、時間どおりの開始の増加と離職時間の短縮に関連すると仮定しました。 方法:歴史的モデルでは、挿管された患者または機械的循環援助(MCA)の患者は、麻酔サービスによってOR(「Pre-ICUピックアップ」)に輸送されました。私たちの新しいモデルでは、これらの患者はICUサービスによって術前の保持エリア(Pre-op)に輸送され、そこではケアが麻酔サービスに移されます(「ICU後移動」)。ICUまたは麻酔が必要であると判断された場合、患者は麻酔サービス(「ICU後ピックアップ」)によって輸送されました。新しいポリシーの実施(2016年7月から2017年6月)の前に手術を受けた患者の症例追跡データを遡及的にレビューしました。主な結果は、選択的な平日の最初のケースの割合であり、時間通りに開始しました。併存疾患や時間の傾向などの交絡因子を調整するために、主要な結果に対する介入の影響を評価するセグメント化されたロジスティック回帰分析を実行しました。二次的な結果は、離職時間と術前チェックリストのドキュメントのコンプライアンスでした。 結果:ICU以前のピックアップで95のファーストスタートと86の売上高ケース、ICU後の転送で70のファーストスタートと88の売上高ケース、およびICU後のピックアップグループで6つの離職ケースを特定しました。時間の傾向を無視すると、時間通りのスタートの粗い割合は、ICU前のピックアップの32.6%からICU後の移転グループの77.1%に増加しました。年齢、性別、アメリカ麻酔科医学会(ASA)の身体状態、シーケンシャル臓器不全評価(SOFA)スコア、呼吸不全、気管内挿管、MCA、うっ血性心不全(CHF)、弁膜心疾患、および心臓発生性のために調整されたセグメント化されたロジスティック回帰の後また、出血性ショック、ICU後移動グループは、介入前の期間の終わりに、ICU前ピックアップグループよりも介入の開始時に時間通りに開始する可能性が高かった(オッズ比、11.1; 95%信頼区間[CI]、1.3-125.7; p = .043)。上記の交絡因子を調整するセグメント化された線形回帰の後、ICU後のピックアップとICU前転送グループ間の平均回転時間の推定差は有意ではありませんでした(-6.9分; 95%CI、-17.09〜3.27; P = .17)。ICU後の患者、同意、履歴および身体検査(H&P)、およびサイトマーキングは、ICUをそれぞれ92.9%、93.2%、および89.2%に留める前に検証されました。研究期間中に有害事象は報告されていません。 結論:ICU患者をORに輸送するための麻酔からICUサービスへの移行は、回転時間を変更しませんでしたが、術前チェックリストのドキュメントをより多くの時間開始と高いコンプライアンスをもたらしました。
BACKGROUND: We implemented a new policy at our institution where the responsibility for intensive care unit (ICU) patient transports to the operating room (OR) was changed from the anesthesia to the ICU service. We hypothesized that this approach would be associated with increased on-time starts and decreased turnover times. METHODS: In the historical model, intubated patients or those on mechanical circulatory assistance (MCA) were transported by the anesthesia service to the OR ("pre-ICU Pickup"). In our new model, these patients are transported by the ICU service to the preoperative holding area (Pre-op) where care is transferred to the anesthesia service ("post-ICU Transfer"). If judged necessary by the ICU or anesthesia attending, the patient was transported by the anesthesia service ("post-ICU Pickup"). We retrospectively reviewed case tracking data for patients undergoing surgery before (January 2014 to May 2015) and after implementation (July 2016 to June 2017) of the new policy. The primary outcome was the proportion of elective, weekday first-case, on-time starts. To adjust for confounders including comorbidities and time trends, we performed a segmented logistic regression analysis assessing the effect of our intervention on the primary outcome. Secondary outcomes were turnover times and compliance with preoperative checklist documentation. RESULTS: We identified 95 first-start and 86 turnover cases in the pre-ICU Pickup, 70 first-start and 88 turnover cases in the post-ICU Transfer, and 6 turnover cases in the post-ICU Pickup group. Ignoring time trends, the crude proportion of on-time starts increased from 32.6% in the pre-ICU Pickup to 77.1% in the post-ICU Transfer group. After segmented logistic regression adjusting for age, sex, American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status, Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score, respiratory failure, endotracheal intubation, MCA, congestive heart failure (CHF), valvular heart disease, and cardiogenic and hemorrhagic shock, the post-ICU Transfer group was more likely to have an on-time start at the start of the intervention than the pre-ICU Pickup group at the end of the preintervention period (odds ratio, 11.1; 95% confidence interval [CI], 1.3-125.7; P = .043). After segmented linear regression adjusting for the above confounders, the estimated difference in mean turnover times between the post-ICU Pickup and pre-ICU Transfer group was not significant (-6.9 minutes; 95% CI, -17.09 to 3.27; P = .17). In post-ICU Transfer patients, consent, history and physical examination (H&P), and site marking were verified before leaving the ICU in 92.9%, 93.2%, and 89.2% of the cases, respectively. No adverse events were reported during the study period. CONCLUSIONS: A transition from the anesthesia to the ICU service for transporting ICU patients to the OR did not change turnover times but resulted in more on-time starts and high compliance with preoperative checklist documentation.
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