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Enregistrement W3172001116 · doi:10.1136/bmjoq-2020-001123

Reducing emergency department visits in patients with deep vein thrombosis: introducing a standardised outpatient treatment pathway

2021· article· en· W3172001116 sur OpenAlexaff
Tony Wan, Anna Rahmani, Michaela Hanáková, Hing Yi Wong, Glenyth Caragata, Emily Ross, Oluwadamilola Akinyemi

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityVancouver Coastal HealthProvidence Health CareUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentDeep veinOvercrowdingEmergency medicineOutpatient clinicGuidelineThrombosisMedical emergencySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep vein thrombosis (DVT) is an acute medical condition that requires urgent diagnosis and treatment to prevent significant morbidity and mortality. Patients with DVT frequently present to the emergency department (ED) because the necessary diagnostic investigations and medical treatment for successful outpatient management are not readily accessible in the outpatient clinics. A collaborative quality improvement project was undertaken to implement and evaluate a standardised outpatient treatment pathway designed to direct patients with a newly diagnosed DVT from the ultrasound department to the thrombosis clinic, where guideline-based management for DVT can be accomplished without ED visits. During the baseline period (1 February 2017 to 31 January 2019), the number of ED visits for DVT was 383 with an average of 16 visits per month. During the intervention period (1 February 2019 to 31 January 2020), the number of ED visits for DVT was 106 with an average of 8.8 visits per month. This represents almost a 50% reduction in the average ED visits during the intervention period. A standardised outpatient treatment pathway can significantly reduce the number of ED visits in patients with DVT, potentially improving patient care and reducing ED overcrowding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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