Venous Thromboembolism Pharmacy Intervention Management Program With an Active, Multifaceted Approach Reduces Preventable Venous Thromboembolism and Increases Appropriate Prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Two concepts relating to venous thromboembolism (VTE) prevention have recently emerged-"appropriate" prophylaxis and "preventable" VTE. We evaluated whether a human alert, as part of a pharmacy intervention program, can increase appropriate prophylaxis and decrease preventable symptomatic VTE in hospitalized patients. This prospective study with retrospective data collection was conducted utilizing data from 1879 patients in 2006 as a control cohort. The intervention cohort data were from 1646 patients during 2007, after program implementation. The rate of appropriate prophylaxis increased from 23.8% in 2006 to 37.9% in 2007 (odds ratio 1.8; 95% confidence interval [CI] = 1.6-2.1; P < .0001). Preventable VTE incidence was reduced by 74% (95% CI = 44%-88%) from 18.6 to 4.9 per 1000 patient discharges in 2006 and 2007, respectively (P = .0006). In conclusion, a pharmacy-led multifaceted intervention can significantly increase the rates of appropriate prophylaxis and significantly reduce the incidence of preventable VTE in hospitalized patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».