Using prospective clinical surveillance to identify adverse events in hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND To improve patient safety, organisations must systematically measure avoidable harms. Clinical surveillance-consisting of prospective case finding and peer review-could improve identification of adverse events (AEs), preventable AEs and potential AEs. The authors sought to describe and compare findings of clinical surveillance on four clinical services in an academic hospital. METHODS Clinical surveillance was performed by a nurse observer who monitored patients for prespecified clinical events and collected standard information about each event. A multidisciplinary, peer-review committee rated causation for each event. Events were subsequently classified in terms of severity and type. RESULTS The authors monitored 1406 patients during their admission to four hospital services: Cardiac Surgery Intensive Care (n=226), Intensive Care (n=211), General Internal Medicine (n=453) and Obstetrics (n=516). The authors detected 245 AEs during 9300 patient days of observation (2.6 AEs per 100 patient days). 88 AEs (33%) were preventable. The proportion of patients experiencing at least one AE, preventable AE or potential AE was 13.7%, 6.1% and 5.3%, respectively. AE risk varied between services, ranging from 1.4% of Obstetrics to 11% of Internal Medicine and Intensive Care patients experiencing at least one preventable AE. The proportion of patients experiencing AEs resulting in permanent disability or death varied between services: ranging from 0.2% on Obstetrics to 4.9% on Cardiac Surgery Intensive Care. No services shared the most frequent AE type. CONCLUSIONS Using clinical surveillance, the authors identified a high risk of AE and significant variation in AE risks and subtypes between services. These findings suggest that institutions will need to evaluate service-specific safety problems to set priorities and design improvement strategies.
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 | 0,042 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».