Describing and Comparing Patient Factors Associated with Use of Parenteral Iron before and after Implementation of an Order Set for Parenteral Iron (DECODE IRON)
Bibliographic record
Abstract
Background: In select clinical scenarios, IV administration of iron is suitable for management of iron deficiency anemia; however, for most patients, oral administration of iron is the mainstay of treatment. At the Red Deer Regional Hospital Centre, in Red Deer, Alberta, high utilization of IV iron has resulted in limited access to this medication for the treatment of ambulatory patients, as well as significant usage of health care resources. Objectives: The primary objective was to compare patient characteristics, specifically pretreatment laboratory test results and previous use of oral iron, among those receiving IV iron therapy in an ambulatory setting before and after implementation of an iron sucrose order set. For secondary objectives, the aforementioned groups were compared with regard to meeting the diagnostic criteria for iron deficiency anemia, with or without pretreatment oral iron or blood transfusion, and the dosing characteristics for IV iron. Methods: A retrospective electronic chart review was performed for ambulatory patients who received IV iron between January 1, 2020, and January 31, 2022. Results: A total of 436 unique treatment courses were included in the analysis. The following pretreatment laboratory results were observed before and after implementation of the iron sucrose order set: mean hemoglobin 105.8 (standard deviation [SD] 21.9) g/L versus 102.2 (SD 18.5) g/L; mean of mean corpuscular volume (MCV) 82.2 (SD 9.4) fL versus 79.2 (SD 8.9) fL; and median ferritin 7 (interquartile range [IQR] 4–12) µg/L versus 6 (IQR 4–11) µg/L. Only the difference in MCV values was statistically significant (p = 0.001). Conclusions: The implementation of an iron sucrose order set for ambulatory patients did not have a significant effect on pretreatment laboratory parameters among patients for whom IV iron was prescribed. Further stewardship initiatives could be beneficial in improving the appropriateness of IV iron use. RÉSUMÉ Contexte : Dans certains scénarios cliniques, l’administration de fer par voie intraveineuse (IV) convient à la prise en charge de l’anémie ferriprive; cependant, pour la plupart des patients, l’administration de fer par voie orale constitue le pilier du traitement. Au centre hospitalier régional Red Deer, à Red Deer, en Alberta, l’utilisation élevée du fer par IV a entraîné un accès limité à ce médicament pour le traitement des patients ambulatoires, ainsi qu’une utilisation importante des ressources de santé. Objectifs : L’objectif principal consistait à comparer les caractéristiques des patients, en particulier les résultats de tests de laboratoire avant traitement et l’utilisation antérieure de fer par voie orale, chez ceux recevant un traitement de fer par IV en milieu ambulatoire avant et après la mise en œuvre d’un protocole de prescription de fer sucrosé. Les objectifs secondaires, quant à eux, étaient la comparaison des groupes susmentionnés en ce qui concerne la satisfaction des critères diagnostiques de l’anémie ferriprive, avec ou sans prétraitement de fer administré par voie orale ou par transfusion sanguine, ainsi que les caractéristiques posologiques du fer administré par IV. Méthodes : Un examen rétrospectif des dossiers électroniques a été réalisé pour les patients ambulatoires ayant reçu du fer par IV entre le 1er janvier 2020 et le 31 janvier 2022. Résultats : Au total, 436 traitements uniques ont été inclus dans l’analyse. Les résultats suivants de tests de laboratoire avant traitement ont été observés avant et après la mise en œuvre du protocole de prescription de fer sucrosé : hémoglobine moyenne 105,8 g/L (écart type [ÉT] 21,9) contre 102,2 g/L (ÉT 18,5); moyenne du volume corpusculaire moyen (VCM) 82,2 fL (ÉT 9,4) contre 79,2 fL (ÉT 8,9); et ferritine médiane 7 μg/L (intervalle interquartile [IIQ] 4–12) contre 6 μg/L (IQR 4–11). La seule différence statistiquement significative concernait les valeurs VCM (p = 0,001). Conclusions : La mise en œuvre d’un protocole de prescription de fer sucrosé pour les patients ambulatoires n’a pas eu d’effet significatif sur les paramètres biologiques avant traitement chez les patients pour lesquels du fer par IV a été prescrit. D’autres initiatives de gestion pourraient être bénéfiques pour améliorer la pertinence de l’utilisation du fer IV.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".