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Enregistrement W3209090533 · doi:10.1016/j.cjco.2021.10.006

Development and Evaluation of an Audit and Feedback Process for Prevention of Acute Kidney Injury During Coronary Angiography and Intervention

2021· article· en· W3209090533 sur OpenAlexaffabout
Bryan Ma, Peter Faris, Bryan Har, B. Tyrrell, Eleanor Benterud, John A. Spertus, Neesh Pannu, Braden Manns, Michelle M. Graham, Matthew T. James

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditUsabilityPercutaneous coronary interventionAcute kidney injuryMedical emergencyIntervention (counseling)Emergency medicineInternal medicineNursingMyocardial infarctionAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Contrast-associated acute kidney injury (CA-AKI) is a potentially preventable complication of coronary angiography and intervention. Relatively little research has been done to determine how knowledge on CA-AKI prevention can be translated into clinical practice. Methods: We developed, implemented, and surveyed end-users about the usability, acceptability, and utility of an audit and feedback process for CA-AKI prevention in Alberta, Canada. The audit and feedback reported on amount of radiocontrast dye used, hemodynamic optimization of intravenous fluids, and CA-AKI incidence for each cardiologist practicing coronary angiography or percutaneous coronary intervention, compared with peers at their site and across the province. Reports were developed through an iterative process involving interventional cardiologists throughout the design process and usability testing. Results: Cardiologists participating in usability testing indicated a preference for the visual displays of data and summarizing indicators on the front page, and endorsed the value of peer-to-peer comparisons of performance measures. Of 31 eligible cardiologists from across Alberta, 17 responded to a survey evaluating the audit and feedback process. Fifteen respondents (88.2%) agreed that the data presented in the audit and feedback report were understandable; 17 respondents (100%) agreed or strongly agreed that the presentation of the report helped them better understand their performance compared with that of their peers; and 14 (82.4%) agreed that the audit and feedback process helped them identify ways to reduce the risk of AKI for their patients. Conclusions: Conducting an audit and providing feedback was an understandable and acceptable intervention to help cardiologists identify ways to improve prevention of CA-AKI during coronary angiography or intervention.

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)0,160
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,252
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1600,252
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,363 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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