Impact of patient communication problems on the risk of preventable adverse events in acute care settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up to 50% of adverse events that occur in hospitals are preventable. Language barriers and disabilities that affect communication have been shown to decrease quality of care. We sought to assess whether communication problems are associated with an increased risk of preventable adverse events. METHODS: We randomly selected 20 general hospitals in the province of Quebec with at least 1500 annual admissions. Of the 145,672 admissions to the selected hospitals in 2000/01, we randomly selected and reviewed 2355 charts of patients aged 18 years or older. Reviewers abstracted patient characteristics, including communication problems, and details of hospital admission, and assessed the cause and preventability of identified adverse events. The primary outcome was adverse events. RESULTS: Of 217 adverse events, 63 (29%) were judged to be preventable, for an overall population rate of 2.7% (95% confidence interval [CI] 2.1%-3.4%). We found that patients with preventable adverse events were significantly more likely than those without such events to have a communication problem (odds ratio [OR] 3.00; 95% CI 1.43-6.27) or a psychiatric disorder (OR 2.35; 95% CI 1.09-5.05). Patients who were admitted urgently were significantly more likely than patients whose admissions were elective to experience an event (OR 1.64, 95% CI 1.07-2.52). Preventable adverse events were mainly due to drug errors (40%) or poor clinical management (32%). We found that patients with communication problems were more likely than patients without these problems to experience multiple preventable adverse events (46% v. 20%; p = 0.05). INTERPRETATION: Patients with communication problems appeared to be at highest risk for preventable adverse events. Interventions to reduce the risk for these patients need to be developed and evaluated.
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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 | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».