Implementation of a “Patient Blood Management” program in medium sized hospitals: Results of a survey among German hemotherapists
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims Germany uses more blood transfusions than the majority of other countries. The objective of this study was to detect the degree of Patient Blood Management (PBM) implementation within Germany and to identify obstacles to establishing PBM programs. Methods An electronical questionnaire containing 21 questions and 4 topics was sent in 2018 to the members of the German interdisciplinary hemotherapy (IAKH) society in Germany. The degree of PBM (described as pre‐, intra‐, postoperative period) was established via questions within the topics “management of preoperative anemia” (PA) (n = 5), “preoperative management and transfusion preparation” (n = 3), PBM organization and structure (n = 5), coagulation management (n = 3), perioperative transfusion performance and habits (n = 3), best practices and problems (n = 2). Results 533 German hospitals with transfusion activity received the questionnaire with a 32.5% response rate to the survey. A dedicated PBM program had not been established in a quarter of all small and medium sized institutions. Red blood cell transfusion was the only therapeutic option in a third of institutions. Approximately half of the hospitals did not use knowledge of PA rates or transfusion needs of surgical procedures. Institutions failed to implement PBM because of a lack of profit, workload, personnel shortage, and administrative support. Conclusion PBM was not present in at least a quarter of the hospitals interrogated. Factors for improvement were the relationship between health care disciplines and sectors, economic incentives, inclusion of relevant disciplines, and the structure of the blood industry. To improve BPM implementation, hospitals need support to implement top‐down PBM projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».