Reducing Pediatric Liver Transplant Complications: A Potential Roadmap for Transplant Quality Improvement Initiatives Within North America
Notice bibliographique
Résumé
Though robust clinical data are available within transplantation, these data are not used for broad-based, multicentered quality improvement initiates. This article describes a targeted quality improvement initiative within the Studies of Pediatric Liver Transplantation (SPLIT) Registry. Using standard statistical techniques and clinical expertise to adjust for data and statistical reliability, we identified the pediatric liver transplant centers in North America with the lowest hepatic artery thrombosis rate and biliary complication rates. A survey was completed to establish current practices within the entire SPLIT group. Surgeons from the highest performing centers presented a detailed, technically oriented overview of their current practices. The presentations and discussion that followed were recorded and form the basis of the best practices described herein. We frame this work as a unique six-step approach roadmap that may serve as an efficient and cost effective model for novel broad-based quality improvement initiatives within transplantation. Though robust clinical data are available within transplantation, these data are not used for broad-based, multicentered quality improvement initiates. This article describes a targeted quality improvement initiative within the Studies of Pediatric Liver Transplantation (SPLIT) Registry. Using standard statistical techniques and clinical expertise to adjust for data and statistical reliability, we identified the pediatric liver transplant centers in North America with the lowest hepatic artery thrombosis rate and biliary complication rates. A survey was completed to establish current practices within the entire SPLIT group. Surgeons from the highest performing centers presented a detailed, technically oriented overview of their current practices. The presentations and discussion that followed were recorded and form the basis of the best practices described herein. We frame this work as a unique six-step approach roadmap that may serve as an efficient and cost effective model for novel broad-based quality improvement initiatives within transplantation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».