Point-of-Care Testing: A Process to Engage Multidiscipline Health Care Providers in Role Definition
Notice bibliographique
Résumé
Point-of-care testing (POCT), laboratory tests performed near the patient, is pushing the boundaries of our traditional notions of scope of practice. The demand for more rapid results; the availability of technologically advanced, easy-to-use POCT devices; and laboratory staff shortages are shifting test performance away from the laboratory to POCT performed by direct health care providers. Whereas testing conducted in the laboratory is performed by qualified medical laboratory technologists and is highly regulated, POCT is often performed by nonlaboratory operators with limited training and minimal knowledge of good laboratory practice. Our objective: collaboratively validate and implement a process and tools to clarify POCT roles and responsibilities. We identified several prerequisites to success, including clear definition of POCT roles, management of the associated responsibilities, and a process to engage the direct health care providers performing POCT. Strategies used included obtaining support from the organization’s quality council and professional practice groups; recruiting stakeholders from acute, rural, and community settings; forming a POCT working group to collaborate and make recommendations; and piloting the recommendations before full implementation. Working from a generic template, members of the group developed a POCT process map outlining several streams of activities, defining the roles and responsibilities required to deliver quality POCT results. The streams included the POCT testing process, quality assurance, training and competency, service change activity, and information connectivity. The process has been successfully piloted and is currently being implemented across the region. If all supporting prerequisites for success are met, then transitioning the processes should assure sustainable quality practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,225 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».