Improving the quality of paracentesis practices in people with advanced cirrhosis in an ambulatory care setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Spontaneous bacterial peritonitis (SBP) is a lethal complication of decompensated cirrhosis with a 90% mortality rate if untreated. Despite AASLD guidelines, a practice gap exists in fluid cell count (FCC) collection during paracentesis. We initiated a quality improvement (QI) project to increase FCC collection from 78% to 100% in an ambulatory setting between September 11, 2022, and April 17, 2023. Methods We evaluated 233 ambulatory patient encounters for paracentesis procedures at a quaternary care centre in Toronto. A multidisciplinary QI initiative included focused groups, AASLD guideline education, a paracentesis bundle, and workflow streamlining. Descriptive statistics and statistical analyses using run charts and p-charts were conducted via QI Macros. Institutional QI Review Committee approval was obtained. Results Baseline FCC adherence was 78%. Process mapping identified inconsistencies in documentation, label printing, and FCC collection. Bedside paracentesis bundles were introduced, increasing FCC collection marginally to 79.6% with no special cause variation. Subgroup analysis showed FCC collection rates of 100% among RNs/NPs, 97% among residents, and 92% among attending physicians. General hepatology had a 97% collection rate, while specialty hepatology had 40%. The SBP rate was 1.62% (N = 3). Discussion This study highlights a persistent gap in FCC collection during ambulatory paracentesis. Understanding reasons for non-compliance and assessing the FCC collection’s impact on morbidity and mortality in ambulatory settings are next crucial steps to optimize care for this high-risk population.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».