Does Elimination of a Laboratory Sample Clotting Stage Requirement Reduce Overall Turnaround Times for Emergency Department Stat Biochemical Testing?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Laboratory turnaround times (TAT) influence length of stay for emergency department (ED) patients. We studied biochemistry TATs around the implementation of a plasma separating tube (PST) that omitted a 20-minute clotting step in processing when compared to the standard serum separating tubes (SST). Methods: We compared laboratory TATs using PST vs SST in a prospective before-and-after study with a washout period. TATs for creatinine, urea, electrolytes, troponin, and N-terminal pro b-type natriuretic peptide (NT-proBNP), as well as hemolysis rates, were collected for all ED patients. Results were excluded if the TAT was four minutes or less (data entry error). We recorded the 90th percentile response times (TAT90; the time for 90% of the tests to be completed). Statistical analysis used survival analyses, Mann-Whitney U tests, and Chi-square tests of independence. Results: SST and PST groups were matched for days of the week, critical values, or hemolysis. There was a statistically significant reduction in median TAT and proportion completed by 60 minutes. However, the effect size was only two to four minutes in the In-Lab-TAT90 with the PST tubes for all tests, except B-type natriuretic peptide (BNP). Conclusions: Reducing the machine processing time for stat blood work with PST tubes did not produce a clinically meaningful reduction of TAT. Clinically important improvement for Lab TAT requires process analysis and intervention that is inclusive of the entire system. Fractile response times at a 90th percentile for TAT within 60 minutes may be an accurate benchmark for analysis.
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 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 | 0,011 |
| 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) | 0,000 | 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 ».