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Enregistrement W4391873573 · doi:10.1093/jcag/gwad061.114

A114 IMPROVING THE QUALITY OF PARACENTESIS PRACTICES IN PEOPLE WITH ADVANCED CIRRHOSIS IN AN AMBULATORY CARE SETTING

2024· article· en· W4391873573 sur OpenAlexaffabout
Mary Sedarous, E Lee, Amol A. Verma, Kieran L. Quinn, Gideon M. Hirschfield

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulatoryParacentesisMedicineCirrhosisIntensive care medicineInternal medicineAscites

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Spontaneous bacterial peritonitis (SBP) is a lethal complication of decompensated cirrhosis carrying a 90% mortality rate when left untreated. Despite AASLD recommendations, there is a practice gap regarding fluid cell count (FCC) collection during paracentesis. Aims We initiated prospective quality improvement (QI) project to improve FCC collection in an ambulatory care setting from a baseline of 78% to a goal of 100% compliance between September 11, 2022 and April 17, 2023. Methods We examined the effects of a quality improvement initiative in 233 adult patient encounters with cirrhosis undergoing paracentesis in an ambulatory setting located within a quaternary care centre in Toronto, Canada within the study timeframe. Using a multidisciplinary approach, the quality improvement initiatives included focused groups, education regarding AASLD guidelines, development of a paracentesis bundle, and streamlining workflow process. Descriptive statistics were collected. Statistical analysis using run charts and p-charts were conducted using QI Macros. Approval was obtained from the QI Review Committee at the institution where this QI initiative took place. Results Baseline adherence for collecting ascitic FCC per paracentesis procedure was 78%. Inconsistencies during process mapping such as variations in documentation, printing FCC labels and consistency in FCC collection were identified as root causes. Thus, bedside paracentesis bundles were introduced to standardize process and improve workflow. Post-intervention, the FCC rate increased marginally to 79.6% with no special cause variation identified (Figure 1). Subgroup analysis demonstrated FCC collection rates of 100% amongst registered nurse (RN) and nurse practitioners (NP), 97% amongst resident physicians, and 92% amongst attending physicians. Subsequently, another subgroup analysis was completed demonstrating 97% FCC collection rate amongst general hepatology group, while 40% FCC rate amongst specialty hepatology group. Overall rate of SBP was 1.62% (N=3). Conclusions This prospective QI study revealed a gap in guidance pertaining to the role of ascitic fluid cell count collection in patients with cirrhosis undergoing paracentesis in ambulatory settings. Further studies ascertaining rationale for not sending FCC may be helpful in elucidating why there is a gap in clinical practice. Additionally conducting studies in ambulatory settings to assess FCC collection's impact on morbidity and mortality will provide vital evidence and clarity for the role of FCC in this vulnerable patient group. Figure 1: P-chart demonstrating percentage FCC Collection per week from September 11, 2022 to April 17, 2023. UCL indicates upper control limit; CL, center line; LCL, lower Control Limit. Funding Agencies Toronto Centre for Liver Disease funded the MSc QI program for Mary Sedarous (writer) who completed this study as her MSc QI project.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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