P076: Choosing Wisely: hemoglobin transfusions and the treatment of iron deficiency anemia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Choosing Wisely Canada has identified blood transfusions as a priority area for improving clinical appropriateness. Relevant recommendations include Dont transfuse blood if other non-transfusion therapies or observation would be just as effective. In parallel with this recommendation, the Alberta division of Towards Optimized Practice (ToP) has developed guidelines for the treatment of iron deficiency anemia (IDA) that emphasize the use of non-transfusion therapies (i.e. parenteral or oral iron, in appropriate patients). Choosing Wisely also emphasizes strategies to better engage patients in shared decision making. Methods: In order to better engage patients in shared decision making about their treatment options, both physician and patient handouts were developed using an iterative process. The development of the patient-facing documents began with a synthesis of educational materials currently available to patients with IDA. Clinical leaders from nine different specialties (Emergency Medicine, Family Medicine, Day Medicine, Hematology, and others) were continually engaged in the development of content using a consensus model. A focus group of ESCN patient advisors was assembled to review materials with an emphasis on: (1) Are the patient materials easily understood? (2) Are intended messages resonating while avoiding unintended messaging? (3) What information do patients require that has not been included? Following the focus group, revisions were made to patient materials and a subsequent online survey confirmed that the final version addressed any issues they had raised. Results: A four-page patient handout/infographic was developed utilizing best practices in information design, and in physician and patient engagement. Content includes the causes and symptoms of IDA, progressive treatment options from dietary changes to transfusion, and the four Choosing Wisely questions to discuss with your doctor. Conclusion: Patient education materials can be developed according to best practices in information design and stakeholder engagement. Patient focus groups demonstrate that such materials are easier to understand, and better equip patients to engage in shared decision making.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,005 |
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 ».