An international survey of maximum surgical blood ordering schedule creation and compliance
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives Maximal surgical blood order schedules ( MSBOS ) are prepared to assist surgeons and anaesthesiologists with pretransfusion test orders. The literature on the prevalence and usefulness of MSBOS in international settings is lacking. We developed a survey to understand the prevalence of MSBOS in hospitals and to analyse compliance with MSBOS recommendations. Method and Materials A survey tool was developed by the Biomedical Excellence for Safer Transfusions ( BEST ) collaborative. The survey link was distributed to BEST members who were encouraged to forward the link to colleagues. Survey respondents were asked to contribute data regarding their hospital's MSBOS and MSBOS compliance. Results There were 174 completed surveys. Greater than half of respondents did not have an MSBOS . The total number of beds was significantly different ( P = 0·04) in hospitals with (N = 81) or without (N = 93) an MSBOS . Less than a quarter of respondents felt that their MSBOS was being followed despite widespread access to the MSBOS . Over 60% of type and screen orders were MSBOS compliant; however, just 42% of cross‐match orders were compliant. There was a significant difference between the number of red‐blood‐cell units returned to the blood bank when comparing MSBOS compliant and MSBOS non‐compliant cross‐match orders (227 versus 788 units, respectively, P = 0·0026). Conclusions An MSBOS could be a useful tool to help with pretransfusion test orders; however, the majority of respondents lacked a MSBOS . In hospitals with a MSBOS , it was reported to be under‐utilized, which might contribute to the low compliance rates seen for cross‐match orders.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».