A benchmarking program to reduce red blood cell outdating: implementation, evaluation, and a conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benchmarking is a quality improvement tool that compares an organization's performance to that of its peers for selected indicators, to improve practice. STUDY DESIGN AND METHODS: Processes to develop evidence-based benchmarks for red blood cell (RBC) outdating in Ontario hospitals, based on RBC hospital disposition data from Canadian Blood Services, have been previously reported. These benchmarks were implemented in 160 hospitals provincewide with a multifaceted approach, which included hospital education, inventory management tools and resources, summaries of best practice recommendations, recognition of high-performing sites, and audit tools on the Transfusion Ontario website (http://transfusionontario.org). In this study we describe the implementation process and the impact of the benchmarking program on RBC outdating. A conceptual framework for continuous quality improvement of a benchmarking program was also developed. RESULTS: The RBC outdating rate for all hospitals trended downward continuously from April 2006 to February 2012, irrespective of hospitals' transfusion rates or their distance from the blood supplier. The highest annual outdating rate was 2.82%, at the beginning of the observation period. Each year brought further reductions, with a nadir outdating rate of 1.02% achieved in 2011. The key elements of the successful benchmarking strategy included dynamic targets, a comprehensive and evidence-based implementation strategy, ongoing information sharing, and a robust data system to track information. CONCLUSION: The Ontario benchmarking program for RBC outdating resulted in continuous and sustained quality improvement. Our conceptual iterative framework for benchmarking provides a guide for institutions implementing a benchmarking program.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».