Benchmarking: applications to transfusion medicine
Notice bibliographique
Résumé
Benchmarking is ‘a structured, continuous, collaborative process in which comparisons for selected indicators are used to identify factors which when implemented will improve transfusion practices’. In the Transfusion Medicine literature, there are only a few published articles that meet the criteria for benchmarking: (1) using comparisons between institutions to identify practice variation; (2) using a communication and/or evaluation process to identify factors associated with best practices; (3) introduce best practice factors into one's own setting; and (4) re‐evaluate performance. Three models for benchmarking have been proposed: (1) a regional benchmarking programme that collects and links relevant data from existing electronic sources; (2) a sentinel site model where data from a limited number of sites are collected; and (3) an institutional‐initiated model where a site identifies indicators of interest and approach other institutions as comparators. Finland has the most well‐developed benchmarking model where hospital data are collected electronically from multiple sources and analysed centrally with web‐based reports available for participants. Areas of practice variation are explored in annual benchmarking workshops, interventions are identified and implemented, and the impact of the interventions are evaluated at a later date. A provincial model used in Canada will also be described showing the impact on red cell outdating when hospitals were challenged to meet evidence based targets. Limitations of benchmarking and future research will be discussed.
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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 | 0,022 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,016 |
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 ».