MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387080096 · doi:10.1093/clinchem/hvad097.158

A-176 Barriers and Enablers to Laboratory Stewardship Across a 16 Hospital Regional System

2023· article· en· W4387080096 sur OpenAlexaff
Christopher R. McCudden, Jamie Brehaut, Nadine J. McCleary

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)AuditThematic analysisVariety (cybernetics)Focus groupPsychological interventionProcess managementProcess (computing)BusinessMedical educationPublic relationsKnowledge managementPsychologyPolitical scienceMedicineQualitative researchNursingAccountingComputer scienceSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Evidence indicates substantial inappropriate and inefficient use of resources in laboratory medicine. Commonly-used approaches that can be effective in improving practice include education, changes to processes or systems, and audit & feedback. The overall aims of this project were to survey the experiences of individuals implementing laboratory stewardship activities across a regional lab system, focusing on identifying key enablers and barrier to success. Methods We used a mixed methods approach beginning with a questionnaire to gather brief details about implementation efforts (what was done, how interventions were implemented, when, and by whom). These preliminary findings served as a precursor to conducting focus groups with implementation teams at each of the sites. We probed the implementation process, drivers of success, and barriers faced. Focus group transcripts were analyzed using thematic analysis. Results Forty individuals took part in the surveys and focus groups. Results revealed a range of progress with lab stewardship initiatives across sites, with a variety of initiatives having been implemented. A wide range of factors impacting progress with laboratory stewardship, both negatively and positively, were discussed. These were grouped into four broad topics: 1) Roles, responsibilities, and relationships—the “Who”; 2) Generating interest in stewardship—the “Why”; 3) Implementation strategies and processes—the “What”; 4) Project management and resources—the “How”. Key barriers identified included: lack of a clear vision which reduces relative priority, lack of resources, emphasis on financial outcomes, and that over-use problems have complex causes. Key enablers identified included active participation of hospital clinical and administrative champions, ability to implement system level changes (e.g., changing electronic orders and processes), focusing on patient safety outcomes, using established change methodologies which support systematic identification of root causes to help select appropriate change strategies as well as formal evaluation. Conclusion While some sites progressed with stewardship initiatives with relative ease, most faced challenges along the way. Surfacing these challenges supports the development of strategies to help address them such that lab stewardship activities can have maximal impact in improving quality of care. Structured and systematic approaches to laboratory stewardship are more likely to be successful than those without designed root cause analysis with targeted interventions and clear outcome metrics.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical ChemistryMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207