In‐hospital mortality after serious adverse events on medical and surgical nursing units: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To investigate the circumstances of nursing care eight hours before serious adverse events (=SAE's) on medical and surgical nursing units with subsequent in-hospital mortality in order to identify the extent to which these SAE's were potentially preventable. BACKGROUND: The prevention of SAE 's in acute care is coming under increasing scrutiny, while the role nursing care plays in the prevention of acute critical deterioration of patients is unclear. METHODS: Retrospective review of patient records of 63 SAE's in a Belgian teaching hospital where death was the final outcome following a cardiac arrest team call or unplanned ICU admission from an acute care unit. Data from chart reviews were combined with data regarding working conditions on the nursing unit at the time of the events and experts' opinions regarding the preventability of the outcomes. Finally, a pilot survey of staff nurses about their experiences with deteriorating patients and knowledge of vital signs and call criteria was conducted independently of the chart abstractions and case reviews. RESULTS: Experts were almost five times more likely to designate a case as potentially preventable when a cardiac arrest team call was the terminal event and were 40% less likely to designate a case as potentially preventable when more observations were documented in patient records. Survey results revealed that nurses were often unaware that their patients were deteriorating before the crisis. Nurses also reported threshold levels for concern for abnormal vital signs that suggested they would call for assistance relatively late in clinical crises. CONCLUSION: Renewed attention to accurate recording, documentation and interpretation of vital signs in hospital nursing practice appears needed. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Timely detection of deteriorating patients to assist staff to improve their outcomes appears to be jeopardised by a number of practices and factors and merits deeper study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».