MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2975289852 · doi:10.1177/2054358119879776

Thinking Volume First: Developing a Multifaceted Systematic Approach to Volume Management in Hemodialysis

2019· article· en· W2975289852 sur OpenAlexaff
Daniel Blum, William Beaubien‐Souligny, Samuel A. Silver, Ron Wald

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalQueen's UniversityMontreal Heart InstituteJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionMultidisciplinary approachIntravascular volume statusIntensive care medicinePopulationMedical emergencyVolume (thermodynamics)Health careEmergency medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Volume overload and hypovolemia-induced symptoms are common in the hemodialysis (HD) population and frequently result in emergency department visits and hospitalization. A structured strategy for the reporting, evaluation, and management of disordered volume status may improve clinical outcomes and the patient experience. We developed a new strategy that systematically addresses volume issues by leveraging the electronic medical record, technological adjuncts, and multidisciplinary expertise to institute new processes of care in our HD unit. SOURCES OF INFORMATION: This initiative was implemented in a unit located in an urban academic hospital where 250 patients receive maintenance HD. This initiative involved a multidisciplinary team of health professionals including physicians, nurse practitioners, social workers, and dieticians. METHODS: We generated volume metrics for HD recipients based on routinely collected data from the unit's electronic medical record. We then engaged stakeholders in a root cause analysis to identify the major causes of abnormal volume metrics locally. We subsequently developed interventions that were designed to address each of the major causes in a pragmatic and sustainable program. KEY FINDINGS: The final product was a local volume management program with 3 components. First, we integrated volume metric reporting into the routine surveillance bloodwork reports across our unit. This enabled the clinical teams to more easily target patients at risk for volume-related adverse events and provide them with closer surveillance. Those identified with abnormal volume metrics were then evaluated with the use of technologic adjuncts such as lung ultrasound and bioimpedance spectroscopy to complement traditional assessments of volume status. Finally, those with abnormal volume metrics underwent rigorous interdisciplinary review for potential nutritional/social interventions. LIMITATIONS: While we report the successful initial implementation of the program within a single center, it remains unclear whether this initiative will lead to meaningful benefits for HD recipients, be readily applicable in other centers, or be sustainable in the long term. IMPLICATIONS: This volume management program will need further evaluation linked to outcome assessment and feasibility in other centers before wider adoption is advocated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,421
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,421
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0230,012
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetDialysis and Renal Disease ManagementTravaux en français237 207