Factors affecting the frequency of red blood cell outdates: an approach to establish benchmarking targets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benchmarking is a useful tool to identify best practices and to compare an organization's performance with that of similar peers, allowing for continuous quality improvement. In this study, a provincial database of red blood cell (RBC) product inventory/disposition in hospitals was analyzed to identify factors that affected RBC outdates and to systematically establish optimal target levels for RBC outdates. STUDY DESIGN AND METHODS: RBC inventory/disposition data for a 21-month period from 156 hospitals were analyzed using logistic regression techniques to identify factors that affected RBC outdating (month of the year, distance from the blood supplier, monthly transfusion activity, hospital type, and provincial region). The results were used to categorize hospitals into groupings that accounted for the factors affecting wastage. Within each grouping, the lower quartile was selected as the optimal target threshold. RESULTS: Three factors were identified as significantly affecting RBC outdating: distance from the blood supplier, mean monthly transfusion activity, and month of the year. Accounting for these variables, three hospital groupings were identified and benchmarking targets were established for mean monthly RBC outdating: There were 73 hospitals in Group 1 and their target level was 0.4 percent, 59 hospitals in Group 2 with a target of 1.1 percent, and 24 hospitals in Group 3 with a target of 20.3 percent. CONCLUSION: A method is described for establishing evidence-based benchmarking targets for RBC outdating that allows for hospitals to be grouped with similar peers taking into account logistic factors that impact on product outdating.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».