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Enregistrement W4402816186 · doi:10.1177/20543581241276362

Characteristics and Practices of High-Performing Centers in Organ Donor Identification and Referral: A Qualitative Study.

2024· article· en· W4402816186 sur OpenAlexaffabout
Leahora Rotteau, Samuel Vaillancourt, Mercedes Magaz, Lisha Lo, Brian M. Wong, Jehan Lalani, Sam D. Shemie, Samara Zavalkoff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreSt. Michael's HospitalCanadian Blood ServicesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralQualitative researchIdentification (biology)Intensive care medicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The identification and referral (ID&R) of potential organ donors to provincial organ donation organizations (ODOs) is a critical first step in the organ donation process. However, even in provinces with mandatory referral legislation, there remains variability in ID&R rates across critical care units, with some units demonstrating high performance despite experiencing similar constraints associated with existing structures, policies, and practices. Objective: We sought to identify the enablers and specific strategies that high-performing critical care units leveraged to achieve their exceptional performance. Design: We conducted a descriptive qualitative study to inform ID&R improvement efforts as part of a positive deviance initiative. Setting: We identified three high-performing critical care units as study sites. Participants: Clinicians working in identified critical care units. Methods: At each site, we interviewed clinical team members about their perceptions and experiences of ID&R. Data analysis followed a thematic analysis approach. Results: We outline three themes describing how the high-performing hospitals achieve strong ID&R practices. First, all units demonstrated a high degree of integration between the concepts of high-quality end-of-life care and organ donation. Team members were consistently notified of successful transplants stemming from their unit, and all missed ID&Rs were tracked and discussed. Second, participants described a team approach with strong medical leadership, where all team members embrace their role in ensuring that no potential donor is missed. Finally, the units adopted strategies to support and simplify ID&R such as collectively simplifying triggers for referral, developing strong working relationships with provincial donor coordinators, and creating informal avenues of communication between clinicians and donor coordinators. Limitations: The lack of comparable data for potential organ donor referral rates across Canada impacted our ability to identify high-performing hospitals based on data. Instead, we contacted the ODOs directly to identify high-performing units that met our criteria. Second, our study sample was limited to three hospital sites from three different provinces and the three hospitals perform organ recovery and transplant on-site. Conclusion: Critical care units can adopt strategies and implement interventions to support ID&R improvement efforts. We provide examples informed by this study. We also highlight considerations that require attention when engaging in this work such as ensuring that all team members are aware of changes in care plans and physicians consistently engage in discussions about organ donation. Local medical leadership is critical to supporting these changes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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