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Enregistrement W2947359909 · doi:10.1136/bmjoq-2018-000521

Reducing two-unit red cell transfusions on the oncology ward: a choosing wisely initiative

2019· article· en· W2947359909 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit (ring theory)AuditMedicineBlood transfusionOrder (exchange)Medical emergencyEmergency medicineInternal medicinePsychologyBusinessAccountingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/context: Despite Choosing Wisely recommendations for single unit red blood cell transfusion orders, ~50% of orders on the oncology ward at London Health Sciences Centre (LHSC) were for two units. The oncology ward at LHSC is a 60 bed tertiary care unit. In mid 2016, LHSC was 18 months into its implementation of computerised provider order entry (CPOE). Aim/objectives: By December 2017, increase the proportion of one-unit red cell transfusion orders on the oncology ward from 50% to 80. Measures: Outcome: % one-unit red cell transfusion orders (aggregated monthly). Improvement/innovation/change ideas: Our initial theory was that unawareness of the guidelines (established in 2014) and subscription to the obsolete doctrine of two-unit transfusions were the primary behavioural drivers. Initial change ideas included an educational/awareness blitz including rounds presentations, memos and posters. Failure led us to revisit our hypothesis and carry out a real-time audit, where our team was notified on each two-unit transfusion. This revealed the true root cause: the overwhelming majority of two-unit transfusions could be traced back to standing orders that were entered on an admission order set. After provider engagement, we proceeded to remove all admission order sets containing two-unit transfusions. Impact/lessons learned/results: After order set removal, our one-unit transfusion rate rose to 86% and was sustained for 17 months. We learnt two primary lessons. First that CPOE and poor order set design combined to perpetuate poor ordering practices. Second that revisiting our hypothesis and engaging in thoughtful root cause analysis that included direct observation ultimately led to an effective, sustainable solution. Discussion/spread: Our study underscores the importance of executing root cause analysis on a microsystem level. We would expect the factors driving poor performance to be completely different on a service such as general internal medicine. Our study also highlights the potential pitfalls of CPOE and the importance of regular order set review to ensure adherence to current evidence.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,244 · 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