Systematic review of electronic remote blood issue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The implementation of electronic remote blood issue (ERBI) may provide safety and efficiency gains for transfusion medicine. This systematic review's objective was to assess whether ERBI affects incidents of adverse events, time taken for blood issue and delivery, and cross-match to transfusion ratios, among other measures of safety and efficiency. The review also sought to uncover barriers and facilitators of ERBI implementation. MATERIALS AND METHODS: We searched four aggregated electronic databases (Medline, EMBASE, CINAHL and BIOSIS) up to 19 July 2012, with an updated search performed on 5 March 2014 for studies on ERBI. No specific study design criteria were used in the initial inclusion due to the low number of studies on ERBI. RESULTS: A total of 4758 citations were initially identified; after 1844 duplicates were removed, 2612 citations were excluded on the basis of the abstract. Two reviewers evaluated a total of 302 full-text articles independently; of these, seven citations were eligible for inclusion. An updated search and the authors' own collections confirmed an additional five citations, totalling 13 citations and six studies within these. CONCLUSION: There is insufficient evidence to demonstrate whether ERBI significantly impacts safety and efficiency of blood transfusion and delivery processes. Rigorously designed studies to assess safety and efficiency outcomes are required using proxy or corollary measures. A number of positive results were reported, however, and most studies included suggestions for facilitating ERBI implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».