Ottawa Hospital Patient Safety Study: incidence and timing of adverse events in patients admitted to a Canadian teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse events are poor patient outcomes that are due to medical care. Studies of hospital patients have demonstrated that adverse events are common, but few data describe the timing of them in relation to hospital admission. We evaluated characteristics of adverse events affecting patients admitted to a Canadian teaching hospital, paying particular attention to timing. METHODS: We randomly selected 502 adults admitted to the Ottawa Hospital for acute care of nonpsychiatric illnesses over a 1-year period. Charts were reviewed in 2 stages. If an adverse event was judged to have occurred, a physician determined whether it occurred before or during the index hospitalization. The reviewer also rated the preventability, severity and type of each adverse event. RESULTS: Of the 64 patients with an adverse event (incidence 12.7%, 95% confidence interval [CI] 10.1%-16.0%), 24 had a preventable event (4.8%, 95% CI 3.2%-7.0%), and 3 (0.6%, 95% CI 0.2%-1.7%) died because of an adverse event. Most adverse events were due to drug treatment, operative complications or nosocomial infections. Of the 64 patients, 39 (61%, 95% CI 49%-72%) experienced the adverse event before the index hospitalization. INTERPRETATION: Adverse events were common in this study. However, only one-third were deemed avoidable, and most occurred before the hospitalization. Interventions to improve safety must address ambulatory care as well as hospital-based care.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».