Factors influencing the adoption of blood alternatives to minimize allogeneic transfusion: the perspective of eight Ontario hospitals.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and describe the factors influencing the use and nonuse of blood-sparing methods such as preoperative autologous donation, acute normovolemic hemodilution, and the use of cell salvage devices, hemostatic agents and erythropoietin. DESIGN: An interview survey. SETTING: Eight Ontario hospitals. METHOD: Interviews were conducted with chiefs of surgery, orthopedics, cardiac surgery and anesthesia, and with heads of transfusion medicine and pharmacy. Hospitals were selected using the qualitative sampling strategy of maximum variation based on their use of the methods (as reported in a previous mail survey). RESULTS: Use of blood-sparing methods was influenced by diverse factors often operating simultaneously. These included the following: characteristics of the method (e.g., evidence of its effectiveness, ease of use, cost); perceptions and experiences of the potential adopters (experience with the method, perception of the current safety of allogeneic blood, perceived convenience or inconvenience of using the method); aspects of the practice setting (inability to move resources between hospital departments, presence of a local clinical champion); and the external environment (patient and public expectations, funding of the blood system, blood shortages). INTERPRETATION: More rational and evidence-based use of blood-sparing methods could be promoted by the adoption of an interdisciplinary, comprehensive, coordinated approach tailored to each patient's needs.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».