Adherence to Guidelines: A National Audit of the Management of Acute upper Gastrointestinal Bleeding. The REASON Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess process of care in nonvariceal upper gastrointestinal bleeding (NVUGIB) using a national cohort, and to identify predictors of adherence to 'best practice' standards. METHODS: Consecutive charts of patients hospitalized for acute upper gastrointestinal bleeding across 21 Canadian hospitals were reviewed. Data regarding initial presentation, endoscopic management and outcomes were collected. Results were compared with 'best practice' using established guidelines on NVUGIB. Adherence was quantified and independent predictors were evaluated using multivariable analysis. RESULTS: Overall, 2020 patients (89.4% NVUGIB, variceal in 10.6%) were included (mean [± SD] age 66.3±16.4 years; 38.4% female). Endoscopy was performed in 1612 patients: 1533 with NVUGIB had endoscopic lesions (63.1% ulcers; high-risk stigmata in 47.8%). Early endoscopy was performed in 65.6% and an assistant was present in 83.5%. Only 64.5% of patients with high-risk stigmata received endoscopic hemostasis; 9.8% of patients exhibiting low-risk stigmata also did. Intravenous proton pump inhibitor was administered after endoscopic hemostasis in 95.7%. Rebleeding and mortality rates were 10.5% and 9.4%, respectively. Multivariable analysis revealed that low American Society of Anesthesiologists score patients had fewer assistants present during endoscopy (OR 0.63 [95% CI 0.48 to 0.83), a hemoglobin level <70 g⁄L predicted inappropriate high-dose intravenous proton pump inhibitor use in patients with low-risk stigmata, and endoscopies performed during regular hours were associated with longer delays from presentation (OR 0.33 [95% CI 0.24 to 0.47]). CONCLUSION: There was variability between the process of care and 'best practice' in NVUGIB. Certain patient and situational characteristics may influence guideline adherence. Dissemination initiatives must identify and focus on such considerations to improve quality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».