Identification of serious and reportable events in home care: a Delphi survey to develop consensus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess which client events should be considered reportable and preventable in home care (HC) settings in the opinion of HC safety experts. BACKGROUND: Patient safety in acute care settings has been well documented; however, there are limited data about this issue in HC. While many organizations collect information about 'incidents', there are no standards for reporting and it is challenging to compare incident rates among organizations. DESIGN: A 29-item electronic survey that included potential HC safety issues was used in a two-round Delphi study. SETTING AND PARTICIPANTS: Twenty-four pan-Canadian HC safety experts participated in an electronic survey. MAIN OUTCOME MEASURES: Perceived reportability and preventability of patient safety events, HC. RESULTS: The events that were perceived as being most reportable and preventable included the following: a serious injury related to inappropriate client service plan (e.g. incomplete/inaccurate assessments, poor care plan design, flawed implementation); an adverse reaction requiring emergency room visit or hospitalization related to a medication-related event; a catheter-site infection (e.g. a new peritoneal dialysis infection or peritonitis); any serious event related to care or services that are contrary to current professional or other practice standards (e.g. incorrect treatment regimen, theft, retention of a foreign object in a wound, individual practicing outside scope or competence). CONCLUSION: These data represent an important step in the development and validation of standard metrics about client safety in HC. The results address an expanding area of health services where there is a need to improve standardization and reporting.
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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 | 0,114 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».