How to Improve Your CRRT Program: A Qualitative Assessment of Health Care Professionals' Perspectives on CRRT Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Continuous renal replacement therapy (CRRT) is the preferred dialysis modality for critically ill patients with acute kidney injury, yet its delivery and quality vary across institutions. This study aimed to identify current gaps in CRRT practice and explore strategies to improve programmatic CRRT delivery from the perspective of multidisciplinary healthcare professionals. Methods: A qualitative study was conducted during the 2024 University of Alabama at Birmingham (UAB) CRRT Academy using five focus group discussions. Participants included fellows in training, staff (nurses, nurse practitioners, pharmacists) and clinicians (nephrologists, intensivists) with varying CRRT experience. CRRT Academy faculty joined a separate focus group for comparison. Transcripts were analyzed using a combined inductive-deductive thematic approach in NVivo 15. Results: There were 81 participants: 54 fellows in training, 9 staff and 18 faculty. Four key themes were identified as relevant to improve CRRT delivery: 1) teamwork and multidisciplinary communication, 2) collection of CRRT performance and process metrics and development of quality improvement (QI) initiatives, 3) protocol standardization while allowing flexibility to individualize care, and 4) education for clinicians, pharmacists, and nurses. Faculty emphasized the need for monetary investment and support from administration and leadership of QI initiatives, noting nephrologists must advocate more proactively for improvement in CRRT care. Participants reported significant variability in CRRT prescription, data collection, and training across institutions. Most participants cited limited adoption of CRRT performance/process indicators due to lack of consensus on definitions and difficulty accessing or integrating these metrics into clinical workflows. Conclusion: This qualitative study underscores key areas for improving CRRT delivery, including interprofessional collaboration, data-driven QI, protocol standardization, and targeted education. Addressing these themes may help improve CRRT processes of care and patient-centered outcomes.
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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 | 0,034 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».