Characteristics and Practices of High-Performing Centers in Organ Donor Identification and Referral: A Qualitative Study.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».