Proactive Risk Assessment of Blood Transfusion Process, in Pediatric Emergency, Using the Health Care Failure Mode and Effects Analysis (HFMEA)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pediatric emergency has been considered as a high risk area, and blood transfusion is known as a unique clinical measure, therefore this study was conducted with the purpose of assessing the proactive risk assessment of blood transfusion process in Pediatric Emergency of Qaem education- treatment center in Mashhad, by the Healthcare Failure Mode and Effects Analysis (HFMEA) methodology. METHODOLOGY: This cross-sectional study analyzed the failure mode and effects of blood transfusion process by a mixture of quantitative-qualitative method. The proactive HFMEA was used to identify and analyze the potential failures of the process. The information of the items in HFMEA forms was collected after obtaining a consensus of experts' panel views via the interview and focus group discussion sessions. RESULTS: The Number of 77 failure modes were identified for 24 sub-processes enlisted in 8 processes of blood transfusion. Totally 13 failure modes were identified as non-acceptable risk (a hazard score above 8) in the blood transfusion process and were transferred to the decision tree. Root causes of high risk modes were discussed in cause-effect meetings and were classified based on the UK national health system (NHS) approved classifications model. Action types were classified in the form of acceptance (11.6%), control (74.2%) and elimination (14.2%). Recommendations were placed in 7 categories using TRIZ ("Theory of Inventive Problem Solving.") CONCLUSION: The re-engineering process for the required changes, standardizing and updating the blood transfusion procedure, root cause analysis of blood transfusion catastrophic events, patient identification bracelet, training classes and educational pamphlets for raising awareness of personnel, and monthly gathering of transfusion medicine committee have all been considered as executive strategies in work agenda in pediatric emergency.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».