A reduction in errors is associated with prospectively recording them
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Error recording and monitoring is an important component of error prevention and quality assurance in the health sector given the huge impact of medical errors on the well-being of patients and the financial loss incurred by health institutions. With this in mind, assessing the effect of reporting errors should be a cause worth pursuing. The object in this study was to examine the null hypothesis that recording and publishing errors do not affect error patterns in a clinical practice. METHODS: Intraoperative errors and their characteristics were prospectively recorded between May 2000 and May 2013 in the neurosurgical practice of the senior author (M.B.). The error pattern observed between May 2000 and August 2006, which has been previously described (Group A), was compared with the error pattern observed between September 2006 and May 2013 (Group B). RESULTS: A total of 1108 cases in Group A and 974 cases in Group B were surgically treated. A total of 2684 errors were recorded in Group A, while 1892 errors were recorded in Group B. The ratios of cranial to spinal procedures performed in Groups A and B were 3:1 and 10:1, respectively, while the ratios of general to local anesthesia in the two groups were 2:1 and 1.3:1, respectively (p < 0.0001 for both). There was a significantly decreased proportion of cases with error (87% to 83%, p < 0.006), mean errors per case (2.4 to 1.9, p < 0.0001), proportion of error-related complications (16.7% to 5.5%, p < 0.002), and clinical impacts of error (2.7% to 1.0%, p < 0.0001) in Group B compared with Group A. Errors in Group B tended to be more preventable than those in Group A (85.8% vs 78.5%, p < 0.0001). A significant reduction was also noticed with most types of error. A descending trend in the mean errors per case was demonstrated from the years 2001 to 2012; however, an increased severity of errors (22.6% to 29.5%, p < 0.0001) was recorded in Group B compared with Group A. CONCLUSIONS: Data in this study showed that the act of recording errors might alter behaviors, resulting in fewer errors.
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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 | 0,007 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».