MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2550150059 · doi:10.1182/blood.v116.21.1530.1530

Institution-Wide Quantification of Iatrogenic Blood Loss Using a Novel Informatics-Driven Methodology

2010· article· en· W2550150059 sur OpenAlexaff
D L Ledingham, Don Doiron, Bryan Crocker, Calvino Cheng

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreCapital District Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhlebotomyMedicinePopulationEmergency medicineBlood transfusionBlood lossAnemiaIntensive care medicineSurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 1530 Rationale: Anemia has been shown to have an adverse impact on patient outcomes. In the transfusion literature, various blood conservation and patient blood management systems have been proposed as a way to reduce the burden of anemia. An important component of limiting blood loss is the reduction of iatrogenic blood loss through diagnostic phlebotomy. Studies in the phlebotomy and transfusion literature largely focus on small patient populations on critical care units. Such research provides a great depth of information about those settings, but the impact of diagnostic phlebotomy on the broader inpatient population is unknown. We present a novel method, not previously described in the literature, characterising the extent of iatrogenic blood loss in inpatients at our institution. Methods and results: Following a pilot project, data from September 1 to December 1, 2009 were queried from the institution's laboratory information system. This comprehensive dataset included records of tests conducted during 7503 admissions of patients (n=6733) at twelve individual facilities within Capital District Health Authority (CDHA). There were 70,790 unique laboratory orders, for which a total of 397,770 individual tests were performed. This required a total of 120,398 tubes of blood drawn for a cumulative volume of 648,350 mL from the entire population. The majority of tests were done on a “routine” basis (44,820/ 70,790 orders, 63%); most testing was also done after the first day of admission (59,051/ 70,790 orders, 83%). Patient demographics and testing burden are contrasted by gender in Table 1; males appear to experience a higher testing burden than females, despite similar mean length of stay. There were 618 (9%) of 6733 inpatients having ≥250mL (approximately 1 unit of packed red cells) phlebotomised (Table 1). Phlebotomy volumes are unevenly distributed across the age range, with patients in the two youngest age groups demonstrating lower mean cumulative volumes than older patients (Table 2). When individual admissions are examined, phlebotomy volume per patient is greater in hospitals providing tertiary care, as contrasted to other facilities. At the nursing unit level, the cumulative phlebotomy volume exceeded the population average on patients admitted to critical care units, long term care units and medical wards. This trend was also reflected in the testing performance of service providers, where patients cared for by critical care physicians and internal medicine teams had greater than average phlebotomy volumes. Conclusions: The study demonstrates consistent findings with the critical care literature and identifies a patient population – elderly males – who may be at risk for greater phlebotomy volumes. This study also demonstrates that informatics-based methods can be used to quantify phlebotomy-related blood loss across a broad range of facilities, and identify patient and institution-related variables associated with higher total blood loss. This data set will also provide the ability to model the impact of interventions such as small-volume tubes, direct clinician education initiatives, and could be the basis for a feedback tool in the future. Given the widespread use of laboratory information systems throughout the industrialized world, this approach is readily transferable to other institutions, where it may be used to help reduce iatrogenic blood loss, reduce testing costs and improve patient outcomes. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBloodMême sujetBlood donation and transfusion practicesTravaux en français237 207