Classification and Consequences of Errors in Otolaryngology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a preliminary classification system for errors in otolaryngology. METHODS: A retrospective, anonymous survey was distributed to 2,500 members of the American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery (AAO-HNS). Respondents were asked whether an error had occurred in their practice in the last 6 months, and if so, to describe the error, its consequences, and any corrective action taken. RESULTS: There were 466 (18.6%) responses. Two hundred ten (45% of respondents) otolaryngologists reported 216 errors. A classification system for errors in otolaryngology was developed. Errors were classified as related to history and physical (1.4%), differential or final diagnosis (1.4%), testing (10.4%), surgical planning (9.9%), wrong-site surgery (6.1%), anesthesia-related (3.3%), wrong drug/dilution on the surgical field (3.8%), technical (19.3%), retained foreign body (0.9%), equipment-related (9.4%), postoperative care (8.5%), medical management (13.7%), nursing/ancillary (0.5%), administrative (6.6%), communication (3.8%), and miscellaneous (0.9%). There were 78 cases of major morbidity and 9 deaths. If these data are representative, there may be more than 2,600 episodes of major morbidity and more than 165 deaths related to medical error in otolaryngology patients annually. CONCLUSIONS: Human error in otolaryngology occurs in all practice components, including diagnostic, treatment, surgical, communication, and administrative. Types of errors reported by otolaryngologists differ from those reported by other specialists. Error classification systems may need to reflect each specialty's realm of practice. Errors in otolaryngology cause appreciable morbidity and mortality. Quantitative study of errors and the development of targeted prevention and amelioration strategies should be a high priority.
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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 | 0,006 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».