Reporting of near‐miss events for transfusion medicine: improving transfusion safety
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Half of the reported serious adverse events from transfusion are a consequence of medical error. A no-fault medical-event reporting system for transfusion medicine (MERS-TM) was developed to capture and analyze both near-miss and actual transfusion-related errors. STUDY DESIGN AND METHODS: A prospective audit of transfusion-related errors was performed to determine the ability of MERS-TM to identify the frequency and patterns of errors. RESULTS: Events and near-miss events (total, 819) were recorded for a period of 19 months (median, 51/month). No serious adverse patient outcome occurred, despite these events, with the transfusion of 17,465 units of RBCs. Sixty-one events (7.4%) were potentially life-threatening or could have led to permanent injury (severity Level 1). Of most concern were 3 samples collected from the wrong patient, 13 mislabeled samples, and 22 requests for blood for the wrong patient. Near-miss events were five times more frequent than actual transfusion errors, and 68 percent of errors were detected before blood was issued. Sixty-one percent of events originated from patient areas, 35 percent from the blood bank, and 4 percent from the blood supplier or other hospitals. Repeat collection was required for 1 of every 94 samples, and 1 in 346 requests for blood components was incorrect. Education of nurses and alterations to blood bank forms were not by themselves effective in reducing severe errors. An artifactual 50-percent reduction in the number of errors reported was noted during a 6-month period when two chief members of the event-reporting team were on temporary leave. CONCLUSION: The MERS-TM allowed the recognition and analysis of errors, determination of patterns of errors, and monitoring for changes in frequency after corrective action was implemented. Although no permanent injury resulted from the 819 events, innovative mechanisms must be designed to prevent these errors, instead of relying on faulty informal checks to capture errors after they occur.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 découle