P‐PB‐17 | Using Blood Wisely: A National Campaign to Engage Hospitals in Appropriate RBC Transfusion Practice
Notice bibliographique
Résumé
In September 2020, a national campaign called “Using Blood Wisely” was launched. The aim was to engage hospitals nationally to audit their red blood cell (RBC) use and participate in an effort to decrease inappropriate use. Using Blood Wisely met with stakeholders to develop a national benchmark for appropriate transfusion, a measurement strategy, effective change interventions based on the best available evidence and a mechanism to recognize success. Resources to support implementation included: educational videos; a planning survey; templates for guidelines, order sets, and transfusion order screening standard operating procedures; and a webinar series. Benchmarks were defined as having at least 65% of RBC transfusion episodes as single unit transfusions and at least 80% of RBC transfusions with a pre-transfusion hemoglobin 8 g/dL or less. Engagement in the initiative was measured by the number of organizations signing up to participate, entering audits, meeting benchmarks, and being designated as a Using Blood Wisely hospital when benchmarks were sustained for 4 months. Secondary outcomes were the types of interventions employed by designated organizations. Nationally, 659 hospital sites receive blood for transfusion. Up to December 31, 2022, 169 organizations (239 hospital sites) signed up to participate in Using Blood Wisely; 154 organizations (91%) submitted a baseline audit: 98 (58%) met the single unit transfusion benchmark; 112 (66%) met the pre-transfusion hemoglobin benchmark; and 81 (48%) met both benchmarks (Figure A). After sustaining the benchmarks for at least 4 months, 68 organizations received the Using Blood Wisely designation; of these, 15 (22%) had not met the benchmarks at baseline. Designated organizations employed the following interventions: guidelines (82%), education (74%), transfusion order screening (66%), order sets (65%), audit and feedback (62%) and alternatives to blood initiatives (34%). Using Blood Wisely was successful in engaging hospitals to participate in a national campaign to measure appropriate RBC transfusion practice and be recognized for their efforts. Although most designated organizations met the benchmarks at baseline, 22% achieved the benchmark during the campaign. The next phase of the initiative will focus on understanding if there are key interventions necessary for success and supporting hospitals who are actively entering audit data but have not yet met the benchmarks.
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 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 | 0,007 | 0,012 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,014 |
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 ».