The Impact of Accreditation on Patient Safety and Quality of Care Indicators at King Abdulaziz University Hospital in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine if the accreditation process has a positive impact on patient safety and quality of care. A 4 year retrospective and prospective study design was used. A total of 119 performance indicators were collected through various processes and were lately transformed into 81 patient safety and quality indicators. The numbers and rates of hospital mortality, Healthcare-Associated Infections (HAI), medication errors, cardiopulmonary resucutation codes, surgeries and invasive procedures, blood transfusion reaction and adverse events were the main outcome measures. The following areas had the corresponding number of indicators that were found to be sensitive to Canadian accreditation and that significantly improved post-accreditation: Four indicators of perioperative mortality and rates of neonatal mortality per 100 NICU admissions (p<0.05). Healthcare-associated Infections: sixteen out of twenty-six measured indicators (p<0.05). Blood utilization: one out of two measured indicators, i.e. total number of blood transfusion reactions (p<0.05). Surgeries and invasive procedure: two out of seven measured indicators, i.e. total number of unplanned returns to surgery within 48 h and rate of unplanned returns to surgery per 100 operations (p<0.05). Two out of eight measured indicators, i.e. total number of patients who survived after the first CPR and rate of survival after first CPRper 100 coded patients (p<0.05). Two out of eighteen measured indicators, i.e. rate of pressure ulcers per 1000 admissions and total number of the occurrence variance reports (p<0.05). Accreditation has a positive impact on patient safety and quality of care indicators. © Medwell Journals, 2011.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».