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Enregistrement W2132270153 · doi:10.3109/10903127.2011.519817

Communication Errors in Dispatch of Air Medical Transport

2010· article· en· W2132270153 sur OpenAlexaff
Daniel Vilensky, Russell D. MacDonald

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of TorontoTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyPatient safetyHealth careEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Communication errors are a source of preventable medical errors. In high-risk health care settings, identifying the source and addressing root causes can reduce error and improve patient safety. While air medical transport is a high-risk setting, its sources and rates of error have been investigated only within the last several years. OBJECTIVES: This investigation examined the rate and types of communication errors during call booking of interfacility air medical transports. The primary objective was to determine the incidence and type of errors when the initial requests for transfer took place between the sending facility and transport medicine communication center. The secondary objective was to identify potential underlying causes of these errors. METHODS: Requests for urgent and emergent interfacility air medical transfers were examined prospectively during a consecutive two-week period. As the first step in call booking, sending facility staff speak directly to communication center staff and are asked for administrative, demographic, and medical details to determine patient acuity and call priority. After this information was captured, investigators contacted the sending facility to verify the information and identify any communication errors. Errors were classified as major (potentially impacting care) or minor (unlikely to impact care) and as errors of omission or commission. Common error types were presented to a management focus group to identify potential contributing causes for these errors. RESULTS: One hundred twelve calls were randomly selected during the study period, with 98 meeting study criteria. Of those, 41 (42%) calls contained a total of 65 errors. Eleven were classified as major, including five errors of omission and six errors of commission. The most common major errors were recording "no drug allergies" when a drug allergy was present (n = 4), incorrect diagnosis (n = 2), and failure to record that patients were intubated or required mechanical ventilation (n = 2 each). There were 54 minor errors, including 41 omission errors and 13 commission errors. Nearly half the errors were attributed to procedures and software. No identified error resulted in patient harm or an adverse outcome. CONCLUSIONS: Communication-based errors are common in the initial phases of call booking in air medical transport. Human and process-driven errors contribute equally to these errors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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