Survey of the Impact of Decision Support in Preoperative Management of Anemia (i-Anemia): Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major surgery on patients with anemia has demonstrated an increased risk of perioperative blood transfusions and postoperative morbidity and mortality. Recent studies have shown that integrating preoperative anemia treatment as a component of perioperative blood management may reduce blood product utilization and improve outcomes in both cardiac and noncardiac surgery. However, outpatient management of anemia falls outside of daily practice for most anesthesiologists and is probably weakly understood. OBJECTIVE: We conducted a simulated case survey with anesthesiologists to accomplish the following aims: (1) evaluate the baseline knowledge of the preoperative optimization of anemia and (2) determine the impact of real-time clinical decision support on anemia management. METHODS: We sent a digital survey (i-Anemia) to members of the French Society of Anaesthesia and Critical Care. The i-Anemia survey contained 7 simulated case vignettes, each describing a patient's brief clinical history and containing up to 3 multiple-choice questions related to preoperative anemia management (12 questions in total). The cases concerned potential situations of preoperative anemia and were created and validated with a committee of patient blood management experts. Correct answers were determined by the current guidelines or by expert consensus. Eligible participants were randomly assigned to control or decision support groups. In the decision support group, the primary outcome measured was the correct response rate. RESULTS: Overall, 1123 participants were enrolled and randomly divided into control (n=568) and decision support (n=555) groups. Among them, 763 participants fully responded to the survey. We obtained a complete response rate of 65.6% (n=364) in the group receiving cognitive aid and 70.2% (n=399) in the group without assistance. The mean duration of response was 10.2 (SD 6.8) minutes versus 7.8 (SD 5) minutes for the decision support and control groups, respectively (P<.001). The score significantly improved with cognitive aid (mean 10.3 out of 12, SD 2.1) in comparison to standard care (mean 6.2 out of 12, SD 2.1; P<.001). CONCLUSIONS: Management strategies to optimize preoperative anemia are not fully known and applied by anesthesiologists in daily practice despite their clinical importance. However, adding a decision support tool can significantly improve patient care by reminding practitioners of current recommendations.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».