International recommendations for a vascular access minimum dataset: a Delphi consensus-building study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data regarding vascular access device use and outcomes are limited. In part, this gap reflects the absence of guidance on what variables should be collected to assess patient outcomes. We sought to derive international consensus on a vascular access minimum dataset. METHODS: A modified Delphi study with three rounds (two electronic surveys and a face-to-face consensus panel) was conducted involving international vascular access specialists. In Rounds 1 and 2, electronic surveys were distributed to healthcare professionals specialising in vascular access. Survey respondents were asked to rate the importance of variables, feasibility of data collection and acceptability of items, definitions and response options. In Round 3, a purposive expert panel met to review Round 1 and 2 ratings and reach consensus (defined as ≥70% agreement) on the final items to be included in a minimum dataset for vascular access devices. RESULTS: A total of 64 of 225 interdisciplinary healthcare professionals from 11 countries responded to Round 1 and 2 surveys (response rate of 34% and 29%, respectively). From the original 52 items, 50 items across five domains emerged from the Delphi procedure.Items related to demographic and clinical characteristics (n=5; eg, age), device characteristics (n=5; eg, device type), insertion (n=16; eg, indication), management (n=9; eg, dressing and securement), and complication and removal (n=15, eg, occlusion) were identified as requirements for a minimum dataset to track and evaluate vascular access device use and outcomes. CONCLUSION: We developed and internally validated a minimum dataset for vascular access device research. This study generated new knowledge to enable healthcare systems to collect relevant, useful and meaningful vascular access data. Use of this standardised approach can help benchmark clinical practice and target improvements worldwide.
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 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 | 0,504 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».