Barriers and potential solutions toward optimal prophylaxis against deep vein thrombosis for hospitalized medical patients: A survey of healthcare professionals
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Deep vein thrombosis (DVT) prophylaxis remains underused in hospitalized medical patients despite strong recommendations that at-risk patients should receive prophylaxis. To understand this gap between knowledge and practice, we surveyed clinicians' perceptions about the importance of DVT prophylaxis, barriers to guideline implementation, and interventions to optimize prophylaxis. METHODS: Paper- and electronic mail-based surveys were sent to 1553 internists, nurses, pharmacists, and physiotherapists in Ontario, Canada. Responses were scored on 7-point Likert scales. An important barrier to optimal DVT prophylaxis was 1 with a mean score ≥5, and interventions with high potential success or feasibility were those with mean scores ≥5. RESULTS: DVT prophylaxis was perceived as important by all clinician groups but this did not appear to translate into knowledge about underutilization of current DVT prophylaxis strategies. Physicians and pharmacists recognized the underuse of DVT prophylaxis in medical patients, while nurses and physiotherapists tended to perceive prophylaxis strategies as appropriate. Lack of clear indications and contraindications for prophylaxis and concerns about bleeding risks were perceived as important barriers. Preprinted orders were considered the most potentially successful and feasible way to optimize prophylaxis. CONCLUSIONS: A considerable barrier to optimal DVT prophylaxis utilization may be that those healthcare providers best able to conduct a daily assessment of patients' need for prophylaxis underrecognize the problem that prophylaxis is underutilized in this population. Interventions to bridge the gap between knowledge and practice should consider preprinted orders outlining DVT risk factors, and educating front-line care providers prior to implementation of a top-down approach.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle