S'abonner

An anaesthesia information management system as a tool for a quality assurance program: 10 years of experience - 20/06/16

Doi : 10.1016/j.accpm.2015.11.002 
Cyrus Motamed , Jean Louis Bourgain
 Department of Anaesthesia, Gustave-Roussy Cancer Institute, 114, rue Édouard-Vaillant, 94805 Villejuif cedex, France 

Corresponding author.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 5
Iconographies 6
Vidéos 0
Autres 0

Abstract

Introduction

Anaesthesia Information Management Systems (AIMS) generate large amounts of data, which might be useful for quality assurance programs. This study was designed to highlight the multiple contributions of our AIMS system in extracting quality indicators over a period of 10years.

Methods

The study was conducted from 2002 to 2011. Two methods were used to extract anaesthesia indicators: the manual extraction of individual files for monitoring neuromuscular relaxation and structured query language (SQL) extraction for other indicators which were postoperative nausea and vomiting (PONV), pain, sedation scores, pain-related medications, scores and postoperative hypothermia. For each indicator, a program of information/meetings and adaptation/suggestions for operating room and PACU personnel was initiated to improve quality assurance, while data were extracted each year.

Results

The study included 77,573 patients. The mean overall completeness of data for the initial years ranged from 55 to 85% and was indicator-dependent, which then improved to 95% completeness for the last 5years. The incidence of neuromuscular monitoring was initially 67% and then increased to 95% (P<0.05). The rate of pharmacological reversal remained around 53% throughout the study. Regarding SQL data, an improvement of severe postoperative pain and PONV scores was observed throughout the study, while mild postoperative hypothermia remained a challenge, despite efforts for improvement.

Discussion

The AIMS system permitted the follow-up of certain indicators through manual sampling and many more via SQL extraction in a sustained and non-time-consuming way across years. However, it requires competent and especially dedicated resources to handle the database.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : AIMS, Quality assurance in anaesthesia, Indicators of quality, Assurance


Plan


© 2016  Société française d'anesthésie et de réanimation (Sfar). Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 35 - N° 3

P. 191-195 - juin 2016 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • How patient families are provided with information during intensive care: A survey of practices
  • Jean-Philippe Rigaud, Grégoire Moutel, Corinne Quesnel, Jean-Pierre Eraldi, François Bougerol, Arnaud Pavon, Jean-Pierre Quenot
| Article suivant Article suivant
  • Chronic post-thyroidectomy pain: Incidence, typology, and risk factors
  • Jean-Michel Wattier, Robert Caïazzo, Grégoire Andrieu, Eric Kipnis, François Pattou, Gilles Lebuffe

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.