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Enregistrement W7083460357 · doi:10.1097/01.mat.0001169384.87295.fa

260: Increased Interdisciplinary Compliance with Standardization of ECLS Mobilization Guideline

2025· article· en· W7083460357 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueASAIO Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineAmbulatoryCompliance (psychology)Quarter (Canadian coin)Patient safety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Reduced time from ECMO activation to established flow is associated with decreased morbidity and mortality. While ECPR guidelines set flow initiation at <30 minutes, no benchmark exists for non-ECPR cannulations. Our institution’s activation-to-flow time for all cannulations exceeded 60 minutes. We embarked on a quality improvement project to shorten flow initiation time and improve patient outcomes. Methods: The Institute of Healthcare Improvement’s Model for Improvement was the project’s framework. An ECMO cannulation time protocol was implemented through Plan, Do, Study, Act cycles. Our primary aim was to decrease the time from activation to cannulation by 15%. Process measures included times of blood order entry, blood receival, primer arrival, surgeon arrival, time-out, and time of flow. The primary outcome measure was discharge survival. Results: There were 163 cannulations from January 2020 to December 2024. Time from ECMO activation to cannulation improved by 23% (median 95 minutes to 73 minutes). Surgeon arrival time improved by 51% (mean 30.4 to 14.79 minutes). Blood order placement time improved by 34% (mean 6.7 to 4.4 minutes) and blood receival time improved by 50% (mean 49 to 25 minutes). Discharge survival improved by 22% (62.9% to 76.9%). Conclusion: An ECMO cannulation protocol, with defined metrics and time tracking, improved activation-to-flow time. However, systematic barriers persist: specific process measures (primer arrival, time-out) showed no clinically significant improvement, and cannulation time remains >60 minutes. Addressing these barriers is crucial for optimizing efficiency, reducing complications, and improving survival.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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