Improving the treatment of pre-operative anemia in hepato-pancreato-biliary patients: a quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pre-operative anemia is a common, but treatable, condition encountered by surgical patients. It has been associated with increased perioperative complications, length of stay, and blood transfusions. The aim of this project was to increase the treatment rate of pre-operative anemia to 75% of patients consented for major hepato-pancreato-biliary (HPB) surgery. METHODS: This was an interrupted time series study and a spread initiative from a similar project in a colorectal surgery population. Interventions included an anemia screening and treatment algorithm, standardized blood work, referral to a patient blood management program, and standardized oral iron prescriptions. The primary outcome measure was the change in pre-operative anemia treatment rate and the secondary outcome measure was the post treatment increase in hemoglobin. RESULTS: = 0.03). There was no significant increase or decrease in blood transfusions or mean number of red cell units transfused per patient. Screening rates for pre-operative anemia increased from 41.1 to 64.3% and appropriate referrals to the patient blood management program increased from 14.3 to 67.6%. CONCLUSIONS: This study demonstrates a small scale spread initiative focused on the treatment of pre-operative anemia. Although the goal to treat 75% of anemic patients was not reached, an effective referral pathway to an existing patient blood management program was developed, and a significant increase in the mean hemoglobin in anemic patients who have been treated pre-operatively was demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».