Application of the Plan-Do-Check-Act Cycle for Managing Immune-Related Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) sometimes cause immune-related adverse events (irAEs), the timing of occurrence of which is difficult to predict. We created a system to safely manage the patients treated with ICIs who visit hospital during an emergency. Methods: We utilized the Plan-Do-Check-Act (PDCA) cycle method to improve the quality of countermeasures for irAEs in the emergency room. First, an icon showing the patients treated with ICIs was developed for inclusion in electronic medical records. Second, ICI-specified urgent sets of clinical laboratory tests were prepared to cover the spectrum of irAEs. Third, a direct call system to either the attending physician or the chemotherapy team was established. A flow chart for managing irAEs has been prepared since September 2018. We retrospectively analyzed the electronic medical records from September 2018 to December 2020 to determine the effectiveness of the developed system. Results: In the first cycle of PDCA, 24 patients administered ICIs were retrospectively surveyed and seven visited the emergency room. Six cases were examined according to the flow chart, whereas the other patient complaining of grade 2 diarrhea were not examined because of incomplete knowledge regarding ICIs and irAEs. As part of the “Act” step, we reminded the doctors of the flow chart and gave a lecture to the residents on how to manage irAEs. During the second and seventh cycle, no cases were observed without consulting the flow chart. Conclusions: Quality improvement activities for the management of irAEs were conducted using the PDCA cycle methodology. Patients on ICIs are now being continuously monitored to further improve management quality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».