Sustainable Laboratory-Driven Method to Decrease Repeat, Same-Day WBC Differentials at a Tertiary Care Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A CBC with WBC differential is often ordered when a CBC alone would be sufficient for patient care. Performing unnecessary WBC differentials adds to costs in the laboratory. Our objective was to implement a laboratory middleware algorithm to cancel repeat, same-day WBC differentials to achieve lasting improvements in laboratory resource allocation. METHODS: Repeat same-day WBC differentials were first canceled only on intensive care unit samples; after a successful trial period, the algorithm was applied hospital-wide. We retrospectively reviewed CBC with differential orders from pre- and postimplementation periods to estimate the reduction in WBC differentials and potential cost savings. RESULTS: The algorithm led to a monthly WBC differential cancellation rate of 5.40% for a total of 10,195 canceled WBC differentials during the cumulative postimplementation period (September 25, 2019, to December 31, 2020). Nearly all (99.94%) differentials remained canceled. Most patients only had one WBC differential canceled (range, 1-38). Savings estimates showed savings of $0.99 CAD per canceled differential and 1,060 minutes (17.7 hours) of technologist time. CONCLUSIONS: A middleware algorithm to cancel repeat, same-day WBC differentials is a simple and sustainable way to achieve lasting improvements in laboratory utilization.
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 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 | 0,005 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».