How safe are our paediatric emergency departments? Protocol for a national prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adverse events (AEs), defined as unintended patient harm related to healthcare provided rather than an underlying medical condition, represent a significant threat to patient safety and public health. The emergency department (ED) is a high-risk patient safety setting for many reasons including presentation 'outside of regular hours', high patient volumes, and a chaotic work environment. Children have also been identified as particularly vulnerable to AEs. Despite the identification of the ED as a high-risk setting and the vulnerability of the paediatric population, little research has been conducted regarding paediatric patient safety in the ED. The study objective is to generate an estimate of the risk and type of AEs, as well as their preventability and severity, for children seen in Canadian paediatric EDs. METHODS AND ANALYSIS: This multicentre, prospective cohort study will enrol patients under 18 years of age from nine paediatric EDs across Canada. A stratified cluster random sampling scheme will be used to ensure patients recruited are representative of the overall ED population. A rigorous, standardised two-stage process will be used for AE identification. The primary outcome will be the proportion of children with AEs associated with ED care in the 3 weeks following the ED visit. Secondary outcomes will include the proportion of children with preventable AEs and the types and severity of AEs. We will aim to recruit 5632 patients over 1 year and this will allow us to detect a proportion of patients with an AE of 5% (to within an absolute margin of error of 0.6%). ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval has been obtained from participating sites. Results will be disseminated through presentations, peer review publications, linkages with emergency research network and a webinars for key knowledge user groups. TRIAL REGISTRATION NUMBER: This study is registered at Clinicaltrials.gov (NCT02162147; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02162147).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,057 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,014 |
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 ».