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Enregistrement W3202575034 · doi:10.1136/bmjoq-2021-001570

Exploration of a quality improvement process to standardised preoperative tests for a surgical procedure to reduce waste

2021· article· en· W3202575034 sur OpenAlexaff
Rabia Shahid, Malone Chaya, Ian Lutz, B. G. Taylor, Lily Dongxia Xiao, Gary Groot

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality managementPDCASurgeryMedical physicsOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preoperative tests are done to determine a patient's fitness for anaesthesia and surgery. LOCAL PROBLEM: Although routine tests before surgery in the absence of specific clinical indications are not recommended, we observed high volumes of routine preoperative tests were performed in our institution. We describe a process to implement a standardised preoperative investigational approach to reduce unnecessary testing before surgeries. METHODS: A series of six Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles was conducted for root cause analysis and process mapping, development of standardised tool (GRID), collection of baseline data, education and feedback, pilot testing and implementation and uptake of GRID.Root cause analysis revealed a lack of awareness of guidelines and a lack of a standardised tool to guide preoperative testing. We undertook a pilot quality improvement project to reduce unnecessary testing before knee and hip arthroplasty by developing and implementing a standardised tool (GRID) and engaging all stakeholders. INTERVENTIONS: A clinical development team (CDT) was formed, including all the stakeholders. Our CDT focused on a continuous rapid cycle improvement strategy. RESULTS: After implementation of the tool in a subgroup of patients undergoing elective hip or knee arthroplasty, unnecessary coagulation tests (activated partial thromboplastin time and the international normalised ratio), electrolyte/renal panel tests and electrocardiograms were reduced by 81% (91%-17%), 81% (41%-7%) and 68% (35%-11%), respectively. No surgery was delayed or cancelled due to tests not performed before surgery. CONCLUSIONS: A standardised preoperative investigational approach based on patients' medical conditions rather than routine testing can reduce unnecessary tests before surgery. Further, implementing guidelines is more complex than developing guidelines. Hence, continuous PDSA cycles are essential to evaluate the processes in a quality improvement project. It can take time to build teams and have shared goals; however, once this is achieved, the success of a quality improvement project is certain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,194
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1940,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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