Quality Improvement Goals for Acute Kidney Injury
Notice bibliographique
Résumé
AKI is a global concern with a high incidence among patients across acute care settings. AKI is associated with significant clinical consequences and increased health care costs. Preventive measures, as well as rapid identification of AKI, have been shown to improve outcomes in small studies. Providing high-quality care for patients with AKI or those at risk of AKI occurs across a continuum that starts at the community level and continues in the emergency department, hospital setting, and after discharge from inpatient care. Improving the quality of care provided to these patients, plausibly mitigating the cost of care and improving short- and long-term outcomes, are goals that have not been universally achieved. Therefore, understanding how the management of AKI may be amenable to quality improvement programs is needed. Recognizing this gap in knowledge, the 22nd Acute Disease Quality Initiative meeting was convened to discuss the evidence, provide recommendations, and highlight future directions for AKI-related quality measures and care processes. Using a modified Delphi process, an international group of experts including physicians, a nurse practitioner, and pharmacists provided a framework for current and future quality improvement projects in the area of AKI. Where possible, best practices in the prevention, identification, and care of the patient with AKI were identified and highlighted. This article provides a summary of the key messages and recommendations of the group, with an aim to equip and encourage health care providers to establish quality care delivery for patients with AKI and to measure key quality indicators.
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 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 | 0,061 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».