Reduction of Surgical Site Complications in Post-Operative Kidney Transplant Patients
Notice bibliographique
Résumé
Surgical site infections (SSI) and complications lead to significant morbidity, increased antibiotic use and length of hospital stay, additional costs, hospital readmissions, and a decline in patients’ quality of life. SSIs account for 3.2 billion dollars in cost per year in acute care hospitals. Those undergoing kidney transplantation are also at a higher risk for SSIs due to comorbidities and immunosuppression medication. Nursing staff in a transplant center in a large midwestern teaching hospital identified factors that could decrease their rate of surgical site infections and complications. The purpose of this quality improvement project was to analyze the surgical site complication rate for persons who received kidney transplants in 2021 and to reduce patient readmission for wound complications following kidney transplants. The Ottawa Model for Health Care Research was the framework used to guide implementation of this quality improvement project. An inpatient to outpatient wound status handoff tool was created and identification of those in need of more teaching on wound care was assessed. The rate of surgical site complications in 2021 at a large midwestern teaching hospital was found to be 36%. These included surgical site infections, fluid collections, and hematomas/seromas. Formal interviews with staff identified the need for extra time and modification of education resources to be provided with those with a language barrier and lower health literacy. Staff also identified patient involvement in surgical site care early in the post-transplant period crucial due to the large amount of education provided to transplant patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».