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Enregistrement W2607897563 · doi:10.1161/str.44.suppl_1.awp343

Abstract WP343: Role of the Clinical Pharmacist in Reducing Decision-to-Needle tPa Times During Code Stroke in the Emergency Department

2013· article· en· W2607897563 sur OpenAlexaff
Kevin Brandon, Amanda Kramer, Catherine Mulawka

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacistEmergency departmentClinical pharmacyStroke (engine)PharmacyEmergency medicineMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical observation revealed inconsistent ED decision-to-needle tPa times due to differing processes including pharmacist mixing in the central pharmacy, ED RN mixing at the bedside, and holding the tPa vial for stroke neurologist to mix upon arrival at the bedside Purpose: Implement a consistent process for tPa calculation and mixing Reduce decision-to-needle times, increasing the opportunity for successful patient outcome Method: Conduct retrospective chart review to establish baseline tPa decision-to-needle times in the ED Review current process of calculating, mixing, and administering tPa Identify areas for process streamlining and reducing potential for error by calculating and mixing tPa at the bedside Established goal of zero minute decision-to-needle time Clinical Pharmacist added to Code Stroke pager team in May 2010 Initial Clinical Pharmacist role consisted of dose calculation and verification with ED nurse at bedside Expanded Clinical Pharmacist role to include mixing tPa at beside in conjunction with nurse, while maintaining compliance with USP 797 Guidelines * Implement process of bedside conference between Clinical Pharmacist and ED RN to identify eligible candidates, allowing the Clinical Pharmacist to prepare tPa in preparation of anticipated administration Clinical Pharmacist’s role progressed to include immediate bedside medication education to patient and/or family, including verbal and written education materials Results: Addition of Clinical Pharmacist to Code Stroke team, with responsibility of calculating and mixing tPa at the bedside, has resulted in improved zero minute decision-to-needle times. 2010: zero minute decision-to-needle time not achieved 2011: zero minute decision-to-needle achieved in 60% of administrations 2012: (through July): zero minute decision-to-needle achieved in 78% of administrations Conclusion: Addition of a Clinical Pharmacist to the Code Stroke team resulted in a reduction of decision-to-needle tPa times in the Emergency Department Implications for Practice: Utilization of Clinical Pharmacist during Code Stroke to calculate and mix tPa reduces decision-to-needle time * http://www.emlab.com/s/services/USP_797.html

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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