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Enregistrement W2969306163 · doi:10.1371/journal.pmed.1002867

Development and implementation of a quality improvement toolkit, iron deficiency in pregnancy with maternal iron optimization (IRON MOM): A before-and-after study

2019· article· en· W2969306163 sur OpenAlexaffabout
Jameel Abdulrehman, Andrea Lausman, Grace H. Tang, Rosane Nisenbaum, Jessica Petrucci, Katerina Pavenski, Lisa K. Hicks, Michelle Sholzberg

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyAnemiaIron deficiencyIron-deficiency anemiaFerritinObstetricsPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Iron deficiency (ID) in pregnancy is a common problem that can compromise both maternal and fetal health. Although daily iron supplementation is a simple and effective means of treating ID in pregnancy, ID and ID anemia (IDA) often go unrecognized and untreated due to lack of knowledge of their implications and competing clinical priorities. METHODS AND FINDINGS: In order to enhance screening and management of ID and IDA in pregnancy, we developed a novel quality-improvement toolkit: ID in pregnancy with maternal iron optimization (IRON MOM), implemented at St. Michael's Hospital in Toronto, Canada. It included clinical pathways for diagnosis and management, educational resources for clinicians and patients, templated laboratory requisitions, and standardized oral iron prescriptions. To assess the impact of IRON MOM, we retrospectively extracted laboratory data of all women seen in both the obstetrics clinic and the inpatient delivery ward settings from the electronic patient record (EPR) to compare measures pre- and post-implementation of the toolkit: a process measure of the rates of ferritin testing, and outcome measures of the proportion of women with an antenatal (predelivery) hemoglobin value below 100 g/L (anemia), the proportion of women who received a red blood cell (RBC) transfusion during pregnancy, and the proportion of women who received an RBC transfusion immediately following delivery or in the 8-week postpartum period. The pre-intervention period was from January 2012 to December 2016, and the post-intervention period was from January 2017 to December 2017. From the EPR, 1,292 and 2,400 ferritin tests and 16,603 and 3,282 antenatal hemoglobin results were extracted pre- and post-intervention, respectively. One year after implementation of IRON MOM, we found a 10-fold increase in the rate of ferritin testing in the obstetric clinics at our hospital and a lower risk of antenatal hemoglobin values below 100 g/L (pre-intervention 13.5% [95% confidence interval (CI) 13.0%-14.11%]; post-intervention 10.6% [95% CI 9.6%-11.7%], p < 0.0001). In addition, a significantly lower proportion of women received an RBC transfusion during their pregnancy (1.2% pre-intervention versus 0.8% post-intervention, p = 0.0499) or immediately following delivery and in the 8 weeks following (2.3% pre-intervention versus 1.6% post-intervention, p = 0.0214). Limitations of this study include the use of aggregate data extracted from the EPR, and lack of a control group. CONCLUSIONS: The introduction of a standardized toolkit including diagnostic and management pathways as well as other aids increased ferritin testing and decreased the incidence of anemia among women presenting for delivery at our site. This strategy also resulted in reduced proportions of women receiving RBC transfusion during pregnancy and in the first 8 weeks postpartum. The IRON MOM toolkit is a low-tech strategy that could be easily scaled to other settings.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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