Transfusion premedication practices among pediatric health care practitioners in Canada: results of a national survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although not supported by strong evidence, premedication (pretransfusion medication) is commonly prescribed to patients who have had a transfusion reaction. The research questions were: 1) What are Canadian pediatric practitioners' views and practices regarding premedication and 2) what are barriers to reducing premedication overuse in pediatrics? STUDY DESIGN AND METHODS: An online survey targeted hematology/oncology, emergency medicine, general surgery, intensive care, and cardiac intensive care practitioners in all 16 Canadian pediatric tertiary hospitals. The survey included four sections: demographic, clinical, future directions, and organizational questions. RESULTS: Fifty-five individuals from 15 of 16 pediatric tertiary care sites completed the survey: 53 physicians and two nurse practitioners. More than half of the respondents (55%; 30/55) were pediatric hematology/oncology providers, and 35% (19/55) were directors of their respective divisions. Eighty-seven percent of respondents estimated that they premedicate up to 25% of red blood cell (RBC) transfusions, and 13% premedicate 26% to 50% RBC transfusions. Proportions were similar for platelet transfusions. Most respondents reported that trainees are involved in transfusion and premedication order decisions. Seven percent believe that their hospital does not use leukoreduction and 27% are not sure. Sixty-five percent of respondents were not aware of a clinical practice guideline or a standard order set (SOS) at their institution: 51% are interested in having both available. Factors influencing the decision to premedicate and barriers to change were identified. CONCLUSION: Premedication practices are variable in Canadian pediatric academic hospitals. Evidence-based premedication clinical practice guidelines and SOS could be explored as a way to standardize practices. There were perceived educational and institutional barriers to practice change.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».