Massive Hemorrhage Protocol adoption and standardization with a provincial toolkit: a follow-up survey of Ontario hospitals
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Massive Hemorrhage Protocols improve outcomes for adults with severe hemorrhage, yet only 65% of Ontario hospitals had implemented one by 2018. In response, a Massive Hemorrhage Protocol toolkit was developed and disseminated province-wide in 2021. This study compares Massive Hemorrhage Protocol adoption and content in Ontario hospitals in 2023 versus 2018 using a pre- and post-toolkit rollout survey. METHODS: A 98-question survey was emailed to transfusion medicine laboratory directors or their delegate at 159 hospitals in 2023, 2 years after a provincial Massive Hemorrhage Protocol toolkit rollout that included a 1-day virtual symposium. Results were compared with the 2018 survey containing 82 identical core questions using Chi-square test, Fisher exact test, and Wilcoxon rank-sum nonparametric tests for quantitative data, and content analysis for qualitative data. RESULTS: The 2023 survey achieved a 100% response rate (n = 159); most respondents (n = 156) were transfusion staff. Hospitals with a Massive Hemorrhage Protocol increased significantly from 65% (n = 150) in 2018 to 77% (n = 159) in 2023 (p = 0.02). Small transfusion hospitals (< 5000 red blood cell units transfused/year) saw an increase in Massive Hemorrhage Protocol adoption from 60 to 74% (p = 0.02). By 2023, 95% (n = 159) of hospitals had/were implementing a Massive Hemorrhage Protocol. However, gaps in alignment to evidence-based recommendations remained, including hypothermia monitoring (missing in 25% of Massive Hemorrhage Protocols) tranexamic acid dosing (missing in 19%), and quality metric tracking (missing in 55%). Pediatric content was absent in 45% of Massive Hemorrhage Protocols in health centers caring for children. CONCLUSION: The provincial Massive Hemorrhage Protocol toolkit's dissemination was feasible and associated with increased adoption in Ontario hospitals. Two-years post rollout, 77% of provincial hospitals have Massive Hemorrhage Protocols in place. Opportunities remain to align contents with evidence-based recommendations and expand to remaining hospitals. This strategy could guide other jurisdictions to improve Massive Hemorrhage Protocol adoption and harmonize practices.
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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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».