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Enregistrement W4206578946 · doi:10.33915/etd.10231

Sevoflurane: Practice Change Integration Quality Improvement for Pharmacoeconomic Accountability

2021· dissertation· en· W4206578946 sur OpenAlexaboutno aff
Kelly Moore Meyers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSevofluraneMedicineAccountabilityHealth careAnesthesiaMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pharmacoeconomic accountability is increasingly of concern to patients, institutions, and healthcare payors alike. Annual sevoflurane expenditure at a large university hospital exceeds $300,000 (personal communication, Eric Likar). Sevoflurane is a liquid, volatile anesthetic delivered from a vaporizer, through a breathing circuit to a patient. Multiple studies focused on reducing sevoflurane use note significant cost savings were attained with a variety of techniques. Moreover, using less sevoflurane reduces the environmental impact of volatile agents which are potent greenhouse gases. Through simple interventions, such as a brief staff education and reminders, Lethbridge et al. (2007) demonstrated over a fifty-percent reduction in sevoflurane use. At the beginning of a case and during the surgical or maintenance phase of anesthesia, vaporized sevoflurane induces and maintains unconsciousness in the patient. Objective: The project aims were to increase provider knowledge, attitude, and skills to decrease expenditures on sevoflurane in an anesthesia department at a large university hospital. Methods: An educational presentation, highlighting the potential benefits of using reduced fresh gas flows to deliver sevoflurane, was given to all anesthesia providers at a large university hospital. Lewins’ Change Theory provided the scientific underpinning for the educational intervention about sevoflurane providing information to motivate anesthesia providers to change their practice. The educational program was followed by academic detailing throughout the study period to reinforce the goal of lowering sevoflurane average fresh gas flows. Data collection focused on provider knowledge and attitude using a pre/post education survey. Before and after survey responses were analyzed using a paired t-test. Review of a convenience sample of 300 consecutive same-day-surgery pediatric cases, that used sevoflurane for induction and maintenance of anesthesia, separated into three groups of 100 cases each. These sets-baseline and 1 month and 3 months-were compared for average fresh gas flow, procedure length, and minutes to airway and analyzed using ANOVA and Tukey’s test. Results: Provider knowledge and attitude measured using a Likert scale increased across all providers. Average fresh gas flow use decreased with each consecutive group and reached statistical significance at month 3, with a decrease in average fresh gas flows of 15%. Discussion: Excess sevoflurane is carried into a waste gas system where it is exhausted into the environment. Fresh gases used to deliver sevoflurane are frequently higher than necessary and increase the production of sevoflurane as a waste anesthesia gas. The opportunity for reducing sevoflurane use and institutional expenditure on sevoflurane exists while increasing sustainability.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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