Q3205011 (Q3205011): Difference between revisions
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Project | Project Q3205011 in Spain | ||
Revision as of 00:23, 9 October 2021
Project Q3205011 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project Q3205011 in Spain |
Statements
15,750.0 Euro
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31,500.0 Euro
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50.0 percent
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1 January 2017
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31 March 2020
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FUNDACION INSTITUTO DE INVESTIGACION SANITARIA PERE VIRGILI
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43148
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Hipótesis: Los Análisis Aleatorios de Seguridad en Tiempo REal relacionados con los SIC (Sistemas de información clínica) y la traslación del Conocimiento (AASTRE-SIC) mejorarán la calidad asistencial en el paciente crítico, incidiendo en aspectos relacionados con la seguridad del paciente y en la veracidad de la información obtenida a partir de los SIC, por otro. Objetivos: 1) Definir el listado de medidas seguras que permitan trasladar la evidencia científica a la práctica clínica, mejorando la efectividad, eficiencia y seguridad asistencial. 2) Incorporar medidas que permitan mejorar la calidad de los datos de los SIC. 3) Formación de los usuarios de los AASTRE-SIC. 4) Analizar el impacto de los AASTRE-SIC en el paciente crítico (indicadores de estructura, proceso y resultado). 5) Analizar el impacto de los AASTRE-SIC en la calidad de la información obtenida de los SIC. Ambito y sujetos de estudio: Medicina Intensiva de 4 hospitales participantes. Metodología: Diseño del listado de medidas seguras. Incorporación a la plataforma web. Formación de los usuarios AASTRE-SIC. Los AASTRE se realizarán tres días a la semana, se seleccionará el 50% de los pacientes y 4 de los 8 bloques de medidas seguras (aleatorización mediante plataforma AASTRE-SIC). Evaluación de impacto mediante indicadores de estructura (cultura de seguridad, trabajo en equipo), de proceso (proporción de cambios en el proceso de atención al paciente relacionados con AASTRE-SIC), y de resultado (mortalidad, estancia media, complicaciones derivadas del ingreso). Evaluación del impacto en la información de los SIC: comparación de indicadores a través de registros externos (CMBD e Indicadores de la SEMICYUC). Análisis de datos: Variables categóricas mediante test exacto de Fisher; continuas con análisis de varianza o Kruskall Wallis. Análisis multivariado mediante modelos multinivel (pacientes-centros) para estudiar la asociación entre variables y resultado en indicadores. Significativo p<0.05 (Spanish)
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Tarragona
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Identifiers
PI16_00491
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