Evaluating compliance of extended venous thromboembolism prophylaxis following abdominopelvic surgery for cancer: A multidisciplinary quality improvement project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite quality evidence supporting postoperative extended venous thromboembolism prophylaxis (eVTEp) following abdominopelvic cancer surgery, baseline use of eVTEp at our institution was 3%. Our project aim was to improve the proportion of patients prescribed eVTEp following surgery for gynecologic, hepatobiliary, and colorectal cancers by a 30% absolute increase. METHODS: We performed an interrupted time series study using quality improvement methodology. Postoperative order sets, pre-printed prescriptions, process checklists, and multimodal education were introduced. Process and outcome data were collected and analyzed on statistical process control charts. RESULTS: We included 324 patients with gynecologic and hepatobiliary cancers. Despite efforts to include them, the colorectal team did not participate. The monthly mean order set-use was 58% (SD = 14%), by specialty: gynecology 79%, hepatobiliary 47%. The proportion of patients prescribed eVTEp increased from 3% to 70% (SD = 14%). The target goal was surpassed and sustained by both cohorts. Patient compliance was 73% (n = 117/160, SD = 16%). Of those who stopped eVTEp early, 45% (n = 14/31) objected because of the injectable nature. Bleeding events were infrequent (0.6%, n = 2/324). CONCLUSIONS: Three process changes and multimodal education resulted in a significant increase in eVTEp use. Failure to identify improvement champions limited project expansion to colorectal patients. Patient compliance was largely limited by the injectable nature of the medication.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».