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Enregistrement W2150137577 · doi:10.1186/1748-5908-8-1

Strategies to enhance venous thromboprophylaxis in hospitalized medical patients (SENTRY): a pilot cluster randomized trial

2013· article· en· W2150137577 sur OpenAlexafffundabout
Menaka Pai, N Lloyd, Ji Cheng, Lehana Thabane, Frederick A. Spencer, R. Brian Haynes, Holger J. Schünemann, James D. Douketis

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster UniversityHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialOdds ratioEmergency medicineCluster randomised controlled trialBlindingConfidence intervalAttendanceAuditHealth services researchIntervention (counseling)Physical therapyPublic healthSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) is a common preventable cause of mortality in hospitalized medical patients. Despite rigorous randomized trials generating strong recommendations for anticoagulant use to prevent VTE, nearly 40% of medical patients receive inappropriate thromboprophylaxis. Knowledge-translation strategies are needed to bridge this gap. METHODS: We conducted a 16-week pilot cluster randomized controlled trial (RCT) to determine the proportion of medical patients that were appropriately managed for thromboprophylaxis (according to the American College of Chest Physician guidelines) within 24 hours of admission, through the use of a multicomponent knowledge-translation intervention. Our primary goal was to determine the feasibility of conducting this study on a larger scale. The intervention comprised clinician education, a paper-based VTE risk assessment algorithm, printed physicians' orders, and audit and feedback sessions. Medical wards at six hospitals (representing clusters) in Ontario, Canada were included; three were randomized to the multicomponent intervention and three to usual care (i.e., no active strategies for thromboprophylaxis in place). Blinding was not used. RESULTS: A total of 2,611 patients (1,154 in the intervention and 1,457 in the control group) were eligible and included in the analysis. This multicomponent intervention did not lead to a significant difference in appropriate VTE prophylaxis rates between intervention and control hospitals (appropriate management rate odds ratio = 0.80; 95% confidence interval: 0.50, 1.28; p = 0.36; intra-class correlation coefficient: 0.022), and thus was not considered feasible. Major barriers to effective knowledge translation were poor attendance by clinical staff at education and feedback sessions, difficulty locating preprinted orders, and lack of involvement by clinical and administrative leaders. We identified several factors that may increase uptake of a VTE prophylaxis strategy, including local champions, support from clinical and administrative leaders, mandatory use, and a simple, clinically relevant risk assessment tool. CONCLUSIONS: Hospitals allocated to our multicomponent intervention did not have a higher rate of medical inpatients appropriately managed for thromboprophylaxis than did hospitals that were not allocated to this strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations381
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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