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Enregistrement W2979448310 · doi:10.1182/blood.v114.22.1412.1412

A Multifaceted Strategy to Reduce Inappropriate Use of Fresh Frozen Plasma Transfusions in the Intensive Care Unit.

2009· article· en· W2979448310 sur OpenAlexaff
Donald M. Arnold, Heather Whittingham, François Lauzier, France Clarke, Ellen McDonald, Andrea Tkaczyk, Angela Greiter, Lily Waugh, Mark Crowther

Notice bibliographique

RevueBlood · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversité de SherbrookeSt. Joseph's HospitalMcMaster UniversityCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFresh frozen plasmaContext (archaeology)Intensive care unitIntensive care medicinePlasmapheresisEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 1412 Poster Board I-435 Introduction: The overuse of fresh frozen plasma (FFP) transfusions has been well documented, especially among critically ill patients. In a mixed medical surgical intensive care unit (ICU), we documented that 43% of FFP transfusions were given for indications other than those proposed in published guidelines (Lauzier 2007). Methods: We developed a 3-Phase multifaceted behavior-change strategy to curtail inappropriate FFP transfusions, documenting all patients who had FFP, excluding plasmapheresis. Phase I was a 3-month baseline assessment period with no intervention, in which the FFP transfusion orders prescribed at the discretion of the ICU team were recorded. Phase II was a 3-month intervention targeted to all ICU clinicians, comprised of education on the appropriate use of FFP transfusions, audit and feedback of performance indicators, and a pre-order FFP Request Form to specify the indication and the pre-transfusion INR. Phase III was a 9-month assessment period incorporating only the FFP Request Form. At the end of the study, the indications for all transfusions were adjudicated independently in triplicate by 2 ICU clinicians and 1 hematologist, to determine whether each FFP transfusion was a) consistent with published guidelines, b) inconsistent with guidelines but appropriate for the ICU context, or c) inconsistent and inappropriate. Discrepancies were resolved in all cases. FFP orders were not withheld if FFP Request Forms were not completed. Results: Chance-corrected agreement (which considers clustered transfusions within patients) between ICU reviewers on whether transfusions were consistent or appropriate versus inconsistent and inappropriate was high (phi = 0.80). During Phase I (3 months), 66 FFP transfusions were administered (n= 26 patients), of which 30 were for bleeding. During Phase II (3 months), 24 transfusions were administered (n = 11 patients), of which 11 were for bleeding. During Phase III (7 months of data), 96 transfusions were given (n= 41 patients), of which 57 were for bleeding. Rates of FFP transfusions per month for all indications and for bleeding indications were 22 and 10, respectfully in Phase I; 8 and 4 in Phase II; and 14 and 8 in Phase III. A FFP Request form accompanied 39 (40.6%) of 96 FFP transfusions in Phase III. Conclusions: A multifaceted behavior-change strategy appears to be an effective method of changing inappropriate FFP transfusion practices; however satisfactory uptake of a pre-transfusion FFP Request Form requires consistent reminders. We recommend that transfusion guidelines are improved to explicitly incorporate FFP transfusion criteria appropriate for the ICU setting. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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