A policy informing qualitative study to improve the process of blood product recalls and withdrawals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Challenges associated with blood product recalls and/or withdrawals in Canada identified a need to understand the process and identify ways in which it could be improved. With the use of qualitative techniques and a modified grounded theory approach, the current process was mapped, issues were identified, and recommendations to improve the system were developed. STUDY DESIGN AND METHODS: Potential participants were identified using a sampling strategy that included key stakeholder groups. After consenting, participants were interviewed using a semistructured interview guide. Interviews were audiotaped, transcribed, and coded using a coding scheme developed from the content of the interviews. A team approach to analysis identified relevant emergent themes and led to the development of recommendations. Draft recommendations were presented at a consensus meeting, and feedback was incorporated into the final set of recommendations. RESULTS: Forty-five interviews were conducted. Major themes arising from the data were communication, timeliness of follow-up information, and challenges related to patient notification. The current recall and/or withdrawal process was described and a new model for the recall and/or withdrawal process was developed. Nineteen recommendations were formulated: 12 general and 7 hospital-specific. CONCLUSION: Large-scale recalls and/or withdrawals involving unknown or uncertain risks can be challenging both for hospitals and for the blood supplier. However, using a qualitative research approach, recommendations and a model for improving the system were developed. Key recommendations include the development of national guidelines for notification and the use of a group of resource experts to assess risk and assist with notification decision making.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».