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Enregistrement W3089221942 · doi:10.1136/bmjqs-2020-011274

International recommendations for a vascular access minimum dataset: a Delphi consensus-building study

2020· article· en· W3089221942 sur OpenAlexaff
Jessica Schults, Tricia Kleidon, Vineet Chopra, Marie Cooke, Rebecca Paterson, Amanda Ullman, Nicole Marsh, Gillian Ray‐Barruel, Jocelyn Hill, İlker Devrim, Fredrik Hammarskjöld, Mavilde da Luz Gonçalves Pedreira, Sergio Bertoglio, Gail Egan, Olivier Mimoz, Ton van Boxtel, Michelle DeVries, Maria João Magalhães, Carole Hallam, Suzanne Oakley, Claire M. Rickard

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodMedicineDelphiData collectionHealth careBest practiceFamily medicineMedical educationComputer scienceStatisticsManagementArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations67
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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