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Enregistrement W4310952473 · doi:10.2196/40831

An Accessible Clinical Decision Support System to Curtail Anesthetic Greenhouse Gases in a Large Health Network: Implementation Study

2022· article· en· W4310952473 sur OpenAlex
Priya Ramaswamy, Aalap Shah, Rishi Kothari, Nina Schloemerkemper, Emily Methangkool, Amalia Aleck, Anne Shapiro, Rakhi Dayal, Charlotte Young, Jon Spinner, Carly Deibler, Kaiyi Wang, David L Robinowitz, Seema Gandhi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasSustainabilityDisseminationDecision support systemHealth careBusinessProcess managementComputer scienceTelecommunicationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inhaled anesthetics in the operating room are potent greenhouse gases and are a key contributor to carbon emissions from health care facilities. Real-time clinical decision support (CDS) systems lower anesthetic gas waste by prompting anesthesia professionals to reduce fresh gas flow (FGF) when a set threshold is exceeded. However, previous CDS systems have relied on proprietary or highly customized anesthesia information management systems, significantly reducing other institutions' accessibility to the technology and thus limiting overall environmental benefit. OBJECTIVE: In 2018, a CDS system that lowers anesthetic gas waste using methods that can be easily adopted by other institutions was developed at the University of California San Francisco (UCSF). This study aims to facilitate wider uptake of our CDS system and further reduce gas waste by describing the implementation of the FGF CDS toolkit at UCSF and the subsequent implementation at other medical campuses within the University of California Health network. METHODS: We developed a noninterruptive active CDS system to alert anesthesia professionals when FGF rates exceeded 0.7 L per minute for common volatile anesthetics. The implementation process at UCSF was documented and assembled into an informational toolkit to aid in the integration of the CDS system at other health care institutions. Before implementation, presentation-based education initiatives were used to disseminate information regarding the safety of low FGF use and its relationship to environmental sustainability. Our FGF CDS toolkit consisted of 4 main components for implementation: sustainability-focused education of anesthesia professionals, hardware integration of the CDS technology, software build of the CDS system, and data reporting of measured outcomes. RESULTS: The FGF CDS system was successfully deployed at 5 University of California Health network campuses. Four of the institutions are independent from the institution that created the CDS system. The CDS system was deployed at each facility using the FGF CDS toolkit, which describes the main components of the technology and implementation. Each campus made modifications to the CDS tool to best suit their institution, emphasizing the versatility and adoptability of the technology and implementation framework. CONCLUSIONS: It has previously been shown that the FGF CDS system reduces anesthetic gas waste, leading to environmental and fiscal benefits. Here, we demonstrate that the CDS system can be transferred to other medical facilities using our toolkit for implementation, making the technology and associated benefits globally accessible to advance mitigation of health care-related emissions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,390 · 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