Practice Patterns of Inferior Vena Cava Filter Placement and Factors That Predict Retrieval Rates: A Single-Center Institution and Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a wide variability in practice patterns on the use of inferior vena cava filters (IVCFs) among institutions, which is likely due to contrasting indication guidelines published by different professional societies. The aim of the present study is to report our healthcare system use of IVCF to: 1) determine practice patterns, 2) determine factors that may predict IVCF retrieval and 3) identify areas for improvement. METHODS: A retrospective review of 180 consecutive IVCF placement performed between July 2014 and December 2015 was conducted. RESULTS: One hundred nine (60.6%) IVCFs were placed for absolute indications, 27 (15.0%) for relative indications, 26 (14.4%) prophylactically and 18 (10.0%) for unknown indications. Average age was 59.3 years. Ninety-five had active cancer. Surgical and medical services requested filter placement in 112 (62.2%) and 68 (37.8%) patients, respectively. Thirteen (7.2%) patients had a hematology consult prior to IVCF placement. Documentation of the presence of an IVCF was present in 118/127 (92.9%) discharge summaries, and outlined instructions for filter retrieval post-discharge were present in 20/124 (16.1%) cases. Only 33 (25.0%) IVCF were retrieved at a median interval of 162 days (range: 4 - 1,053 days). None of the factors of interest was found to be significantly associated with IVCF retrieval. CONCLUSION: A root cause analysis identified that the lack of a structured system for IVCF tracking resulted in poor IVCF retrieval rates. This study resulted in the development of a hospital-initiated multidisciplinary team to address these issues.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».