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Enregistrement W2982420905 · doi:10.2196/14701

Understanding and Addressing Variation in Health Care–Associated Infections After Durable Ventricular Assist Device Therapy: Protocol for a Mixed Methods Study

2019· article· en· W2982420905 sur OpenAlexvenueno aff
P. Paul Chandanabhumma, Michael D. Fetters, Francis D. Pagani, Preeti Malani, John M. Hollingsworth, Russell J. Funk, Keith D. Aaronson, Min Zhang, Robert L. Kormos, Carol Chenoweth, Supriya Shore, Tessa M.F. Watt, Lourdes Cabrera, Donald S. Likosky

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Food and Drug AdministrationNational Institutes of HealthAgency for Healthcare Research and QualityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineIntensive care medicineProtocol (science)Ventricular assist deviceHealth careHeart failureInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Durable ventricular assist device (VAD) therapy is reserved for patients with advanced heart failure who have a poor estimated 1-year survival. However, despite highly protocolized management processes, patients are at a unique risk for developing a health care-associated infection (HAI). Few studies have examined optimal strategies for HAI prevention after durable VAD implantation, despite variability in rates across centers and their impact on short- and long-term outcomes. OBJECTIVE: The objective of this study is to develop recommendations for preventing the most significant HAIs after durable VAD implantation. The study has 3 specific aims: (1) identify determinants of center-level variability in HAI rates, (2) develop comprehensive understanding of barriers and facilitators for achieving low center-level HAI rates, and (3) develop and disseminate a best practices toolkit for preventing HAIs that accommodates various center contexts. METHODS: This is a sequential mixed methods study starting with a cross-sectional assessment of current practices. To address aim 1, we will conduct (1) a systematic review of HAI prevention studies and (2) in-depth quantitative analyses using administrative claims, in-depth clinical data, and organizational surveys of VAD centers. For aim 2, we will apply a mixed methods patient tracer assessment framework to conduct semistructured interviews, field observations, and document analysis informed by findings from aim 1 at 5 high-performing (ie, low HAIs) and 5 low-performing (ie, high HAI) centers, which will be examined using a mixed methods case series analysis. For aim 3, we will build upon the findings from the previous aims to develop and field test an HAI preventive toolkit, acquire stakeholder input at an annual cardiac surgical conference, disseminate the final version to VAD centers nationwide, and conduct follow-up surveys to assess the toolkit's adoption. RESULTS: The project was funded by the Agency for Healthcare Research and Quality in 2018 and enrollment for the overall project is ongoing. Data analysis is currently under way and the first results are expected to be submitted for publication in 2019. CONCLUSIONS: This mixed methods study seeks to quantitatively assess the determinants of HAIs across clinical centers and qualitatively identify the context-specific facilitators and barriers for attaining low HAI rates. The mixed data findings will be used to develop and disseminate a stakeholder-acceptable toolkit of evidence-based HAI prevention recommendations that will accommodate the specific contexts and needs of VAD centers. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/14701.

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)0,005
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,174 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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