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Enregistrement W4387610548 · doi:10.1097/01.tp.0000993488.04403.ba

P3.1: Quality improvement tools to manage organ donation processes: an instrumental case study

2023· article· en· W4387610548 sur OpenAlexaff
Amina Silva, B. deA Roza Aguiar, Priscilla Caroliny de Oliveira, Vanessa Silva e Silva

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensBrock UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrgan donationDonationQuality (philosophy)Quality managementMedicineOperations managementSurgeryEngineeringPolitical scienceTransplantationPhilosophyManagement systemEpistemologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Deceased organ donation is a highly complex and specific field that is often susceptible to adverse events. When unavoidable, failures in the donation process should be assessed to identify areas for improvements to be integrated into existing processes to reduce the probability of similar events in the future. Therefore, quality tools can help in the effective intervention of faulty processes. Using an anecdotal case based on the researchers’ previous experience, to analyze a non-conformity in the organ donation process and to develop a tool to control the steps of the organ donation process and prevent future errors. Methods: Instrumental Case Study evaluating an error that occurred during the return of the body of an organ donor to their family in a Brazilian hospital. We identified the mishaps of the donation process through the Ishikawa diagram detailing the process’s failure to establish improvement for future donation processes. Results: During the review of the donation process, we identified that verbal and written communication were the main causes of the error described. As a result of the case analysis, we developed a checklist to be included in the donor’s chart in future donation cases. This instrument was based on the experience of researchers and the clinicians involved, as well as current legislation on organ donation and determination of brain death, and on evidence-based maintenance protocols for potential donors. The checklist was submitted to the evaluation of a group of registered nurses who were specialists in the organ and tissue donation process for internal validation.Conclusion: This study enabled the creation of a quality improvement tool to control failures in the organ and tissue donation process. The public availability of such a tool will enable future implementation studies and evaluation of the checklist’s efficiency to prevent failures in the organ donation process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

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