S'abonner

How traditional and digital analytics interventions can enhance lung-protective ventilation strategies during general anaesthesia: A two-year quality improvement project analysis - 24/11/22

Doi : 10.1016/j.accpm.2022.101143 
Cléa Gandon a, b, Yann Gricourt a, b, Maxime Thomas a, b, Benjamin Garnaud a, b, Mona Elhaj a, b, Christophe Boisson a, b, Thierry Boudemaghe b, c, Samir Jaber d, Pierre Géraud Claret b, e, Philippe Cuvillon a, b,
a Department of Anaesthesiology and Pain Management, Centre Hospitalo-Universitaire (CHU) Carémeau, Place du Professeur Debré, Nîmes, France 
b Montpellier University 1, Montpellier, France 
c Department of Medical Information, Centre Hospitalo-Universitaire (CHU) Carémeau, Place du Professeur Debré, Nîmes, France 
d Department of Anaesthesiology and Intensive Care (DAR B), Saint Eloi University Hospital, Montpellier University, Research Unit: PhyMedExp, INSERM, CNRS, 80 Avenue Augustin Fliche, 34295 Montpellier, France 
e Emergency Department, Centre Hospitalo-Universitaire (CHU) Carémeau, Place du Professeur Debré, Nîmes, France 

Corresponding author at: Department of Anaesthesiology and Pain Management, Centre Hospitalo-Universitaire (CHU) Carémeau, Place du Professeur Debré, Nîmes, France.Department of Anaesthesiology and Pain ManagementCentre Hospitalo-Universitaire (CHU) CarémeauPlace du Professeur DebréNîmesFrance

Abstract

Purpose

This quality improvement project evaluated interventions implemented to enhance individual adherence to a lung-protective ventilation strategy and its triad: low tidal volume, PEEP ≥ 5, recruitment manoeuvres.

Methods

For two years, nine anaesthesia workstations were connected to an automated cloud-based analytics software tool, which automatically recorded ventilation parameters as soon as a new patient case was opened. Four quality improvement periods were determined over the first year: baseline, intervention, no intervention, intervention + digital. In the second year, the digital strategy was continued for nine months, followed by a final “overtime” period. Baseline and no intervention periods included no training. The intervention period included both conventional and educational programs. The digital period included pop-up messages, which automatically appeared on the screen of the anaesthesia data management system when patients were intubated. The primary endpoint was provider adherence to the recommended triad.

Results

From October 2018 to December 2020, 12,883 procedures were performed. Data were available for 8968 procedures: baseline (n = 2361), intervention (n = 2423), no intervention (n = 1064), intervention + digital (n = 1862), overtime (n = 1258). Age, Predicted Body Weight, ASA score, type of surgery and airway management were similar between periods. At baseline, 75.2% of procedures reported low tidal volume but only 6.9% involved the complete triad. At over time, Triad was 22% (p < 0.001). Over study period, each parameter of the Triad (RM, Vt and Peep) increased (p < 0.001 vs. baseline), driving pressure decreased although EtCO2 and plateau pressure had not changed.

Conclusion

Training with the help of digital apps improved LPV adherence over time.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Protective ventilation, Recruitment, Quality improvement project, Software, Adherence


Plan


© 2022  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 41 - N° 6

Article 101143- décembre 2022 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Comparison of two electromyography-based neuromuscular monitors, AF-201P and TetraGraph, in rocuronium-induced neuromuscular block: A prospective comparative study
  • Hanae Sato, Hajime Iwasaki, Akira Doshu-Kajiura, Seidai Katagiri, Shunichi Takagi, Sarah Kyuragi Luthe, Takahiro Suzuki
| Article suivant Article suivant
  • Preoperative intestinal microbiome and metabolome in elderly patients with delayed neurocognitive recovery
  • Hongyu Liu, Xueqing Yin, Jiaying Li, Yan Cao, Yanjie Wang, Wenjing Mu, Zipeng Zhuo, Lu Chen, Zhongjie Zhang, Xutong Qu, Changsong Wang, Zhaodi Zhang

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

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.