Improving Venous Thromboembolism Prophylaxis Through Service Integration, Policy Enhancement, and Health Informatics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Venous thromboembolism (VTE) prevention and management are susceptible issues that require specific rules to sustain and oversee their functioning, as preventing VTE is a vital patient safety priority. This paper aims to investigate and provide recommendations for VTE assessment and reassessment through policy enhancement and development. Methods: We reviewed different papers and policies to propose recommendations and theme analysis for policy modifications and enhancements to improve VTE prophylaxis and management. Results: Recommendations were set to enhance the overall work of VTE prophylaxis, where the current VTE protocols and policies must ensure high levels of patient safety and satisfaction. The recommendations included working through a well-organized multidisciplinary team and staff engagement to support and enhance VTE's work. Nurses', pharmacists', and physical therapists' involvement in setting up the plan and prevention is the way to share the knowledge and paradigm of experience to standardize the management. Promoting policies regarding VTE prophylaxis assessment and reassessment using electronic modules as a part of the digital health process was proposed. A deep understanding of the underlying issues and the incorporation of generic policy recommendations were set. Conclusion: This article presents recommendations for stakeholders, social media platforms, and healthcare practitioners to enhance VTE prophylaxis and management.
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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 | 0,037 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».