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Enregistrement W4403721459 · doi:10.14309/01.ajg.0001037212.94399.2a

S1961 Quality Improvement in Decompensated Cirrhosis: Standardizing the Admission Process

2024· article· en· W4403721459 sur OpenAlexaboutno aff
Laura E. Lavette, Hannah Laird, Mira Sridharan, Jessica J. Dreicer, Andrew Barros, Zachary Henry

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCirrhosisProcess (computing)Quality managementIntensive care medicineQuality (philosophy)Internal medicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Patients with decompensated cirrhosis have severe underlying disease, leading to increased hospitalizations. Previous Quality Improvement (QI) projects have shown that standardized order sets are associated with decreased re-admissions, medical errors, and mortality.1 We performed a review of patients with decompensated cirrhosis and identified key areas for improvement at time of admission. Based on our findings, we generated an admission order set with the aim to 1) streamline provider’s practice, 2) encourage evidence-based medicine, and 3) improve patient outcomes. Methods: We performed a retrospective review of patients from 1/1/22 to 9/1/23 at a single tertiary care center. All patients had a diagnosis of decompensated cirrhosis prior to admission. We used findings from our pre-intervention data along with evidence-based practice guidelines to construct a cirrhosis admission order set for providers to use at time of admission or at any point during a patient’s hospitalization. Results: There were 229 patients who met inclusion criteria, and 156 (68%) were admitted to General Medicine and 73 (32%) to the Intensive Care Unit. One hundred twenty-three (54%) received a diagnostic paracentesis during current hospitalization; the average time from admission to paracentesis was 7.5 hours. The average time to collection of MELD labs was 8 hours. One hundred thirty-four (59%) were started on an appropriate cirrhosis diet inpatient. Forty-one (18%) died or were converted to hospice. Our order set, “Cirrhosis Management Panel,” was created as a stand-alone order set and was embedded in the “General Admission” order set. It consisted of 8 categories, many being common complications of portal hypertension (Figure 1). Pre-selected categories included diet, paracentesis labs, and cirrhosis education. The remainder of the categories were not automatically selected and left to user discretion. Conclusion: QI efforts have been shown to standardize care between providers and across medical systems. We created an admission order set tailored towards patients with decompensated cirrhosis with the goal of optimizing evidence-based, quality care. Future work will include collecting post-intervention data to evaluate the order set’s impact on patient outcomes. We believe our order set is generalizable to other institutions and is important in encouraging conversations about how to promote QI within the cirrhosis population. Reference 1. Wells C, Loshak H. Standardized hospital Order sets in acute care: A review of clinical evidence, cost-effectiveness, and guidelines [Internet]. Ottawa (ON): Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health; 2019.Figure 1.: Cirrhosis admission order set categories including (A) Ascites Management, (B) Paracentesis Management, (C) Acute Kidney Injury (AKI) Management, (D) Gastrointestinal (GI) Bleed Management, (E) Hepatic Encephalopathy Management, (F) Labs, Consults, and Education.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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'admission1
Résumé présentoui

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