The Canadian Adverse Events Study: the incidence of adverse events among hospital patients in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research into adverse events (AEs) has highlighted the need to improve patient safety. AEs are unintended injuries or complications resulting in death, disability or prolonged hospital stay that arise from health care management. We estimated the incidence of AEs among patients in Canadian acute care hospitals. METHODS: We randomly selected 1 teaching, 1 large community and 2 small community hospitals in each of 5 provinces (British Columbia, Alberta, Ontario, Quebec and Nova Scotia) and reviewed a random sample of charts for nonpsychiatric, nonobstetric adult patients in each hospital for the fiscal year 2000. Trained reviewers screened all eligible charts, and physicians reviewed the positively screened charts to identify AEs and determine their preventability. RESULTS: At least 1 screening criterion was identified in 1527 (40.8%) of 3745 charts. The physician reviewers identified AEs in 255 of the charts. After adjustment for the sampling strategy, the AE rate was 7.5 per 100 hospital admissions (95% confidence interval [CI] 5.7- 9.3). Among the patients with AEs, events judged to be preventable occurred in 36.9% (95% CI 32.0%-41.8%) and death in 20.8% (95% CI 7.8%-33.8%). Physician reviewers estimated that 1521 additional hospital days were associated with AEs. Although men and women experienced equal rates of AEs, patients who had AEs were significantly older than those who did not (mean age [and standard deviation] 64.9 [16.7] v. 62.0 [18.4] years; p = 0.016). INTERPRETATION: The overall incidence rate of AEs of 7.5% in our study suggests that, of the almost 2.5 million annual hospital admissions in Canada similar to the type studied, about 185 000 are associated with an AE and close to 70 000 of these are potentially preventable.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».