Adverse events among medical patients after discharge from hospital.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse events (AEs) are adverse outcomes caused by medical care. Several studies have indicated that a substantial number of patients experience AEs before or during hospitalization. However, few data describe AEs after hospital discharge. We determined the incidence, severity, preventability and ameliorability of AEs in patients discharged from the general internal medicine service of a Canadian hospital. METHODS: At a multisite Canadian teaching hospital, we prospectively studied patients who were consecutively discharged home or to a seniors' residence from the general internal medicine service during a 14-week interval in 2002. We used telephone interview and chart review to identify outcomes after discharge. Two physicians independently reviewed each outcome to determine if the patient experienced an AE. The severity, preventability and ameliorability of all AEs were classified. RESULTS: During the study period, outcomes were determined for 328 of the 361 eligible patients, who averaged 71 years of age (interquartile range 54-81 years). After discharge, 76 of the 328 patients experienced at least 1 AE (overall incidence 23%, 95% confidence interval [CI] 19%-28%). The AE severity ranged from symptoms only (68% of the AEs) or symptoms associated with a nonpermanent disability (25%) to permanent disability (3%) or death (3%). The most common AEs were adverse drug events (72%), therapeutic errors (16%) and nosocomial infections (11%). Of the 76 patients, 38 had an AE that was either preventable or ameliorable (overall incidence 12%, 95% CI 9%-16%). INTERPRETATION: Approximately one-quarter of patients in our study had an AE after hospital discharge, and half of the AEs were preventable or ameliorable.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».