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Enregistrement W4212942000 · doi:10.1093/jcag/gwab049.028

A29 ALBUMIN UTILISATION AT A TERTIARY CARE HOSPITAL

2022· article· en· W4212942000 sur OpenAlexaffabout
Abacha Mohammed, D Goldshtein, S Sarbar, Sarah Wong, Jennifer A. Flemming

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlbuminMedical prescriptionIntensive care unitIntensive care medicineCirrhosisEmergency medicineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Albumin is a colloidal solution with usage guided by recommendations from Canadian Blood Services (CBS). In Ontario, rates of albumin use increased substantially from 2012 to 2018 despite the lack of development of new indications for using over this time frame. Further, we recently found that >50% of albumin usage in patients with cirrhosis were non-evidence based. Albumin usage in other patient populations is not well described. Aims Our aim was to describe overall usage of albumin stratified by clinical setting, clinical indication, and dosage at a tertiary care hospital. Methods We retrospectively identified all albumin prescriptions during two randomly selected non-consecutive months between 2018 and 2019 at Kingston Health Sciences Centre. Data was abstracted from each hospital chart for indication, prescriber specialty, location of patient, amount of albumin ordered, and concentration (5% or 25%). Albumin prescriptions were then defined as either evidence-based or non-evidence based on published literature and guidelines. Overall cost for albumin during the study period was determined based on CBS pricing ($51.47/ 25gms). Results A total of 699 albumin prescriptions were dispensed to 317 individuals over December 2018 and May 2019, with a total of 38,458 grams used. Overall, 36% was prescribed for evidence-based indications. The most common indication was plasmapheresis (32%), non-sepsis volume resuscitation (23%), and cardiac surgery (17%). The majority of albumin was prescribed in dialysis unit (32%), ICU (23%), and cardiac sciences unit (11%). The largest prescribers of albumin were intensivists (26%), followed by nephrologists (17%), and cardiac surgeons (15%). There were differences in utilization based on concentration of albumin. Despite limited evidence of benefit, 25% albumin and 5% albumin were used excessively for volume resuscitation and cardiac surgery respectively. When used for an evidence-based indication, the dosing was incorrect in 45% of orders. A total of $79,176 was spent on albumin during the study period. Importantly, only $28,494 was spent on evidence-based indications with appropriate dosage and concentration. Conclusions Overall, there is significant albumin use for indications lacking substantial evidence. This study identifies the clinical contexts in which there is opportunity to reduce non-evidence-based albumin usage and cut unnecessary expenditure. Targeted quality improvement initiatives are underway. Funding Agencies None

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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