The Cost of Pre-Analytical Errors in INR Testing at a Tertiary-Care Hospital Laboratory: Potential for Significant Cost Savings
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preanalytical errors account for most laboratory errors. Although the frequencies of preanalytical errors are well characterized in the literature, little is known regarding the costs of these errors to the laboratory. OBJECTIVE: To analyze costs associated with preanalytical errors associated with the international normalized ratio (INR) test. METHODS: We performed a retrospective analysis of INR requests associated with preanalytical error codes from January 2009 through September 2013. Preanalytical error types were those related to order entry (no specimen collected) and those unrelated to order entry (insufficient specimen quantity or specimen-integrity concerns). We calculated the cost of analysis of a specimen and the cost of investigating errors. RESULTS: During the study period, there were 557,411 INR requests, 13.1% of which were associated with a preanalytical error code. The total annual cost of INR testing was USD $379,222.50. Investigation and reporting of preanalytical errors not related to order entry represented 10.5% of our annual INR testing budget (USD $39,939.00). CONCLUSIONS: Minimizing preanalytical errors has the potential to result in significant cost savings.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle