The Irish National Adverse Events Study (INAES): the frequency and nature of adverse events in Irish hospitals—a retrospective record review study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Irish healthcare has undergone extensive change recently with spending cuts and a focus on quality initiatives; however, little is known about adverse event occurrence. OBJECTIVE: To assess the frequency and nature of adverse events in Irish hospitals. METHODS: 1574 (53% women, mean age 54 years) randomly selected adult inpatient admissions from a sample of eight hospitals, stratified by region and size, across the Republic of Ireland in 2009 were reviewed using two-stage (nurse review of patient charts, followed by physician review of triggered charts) retrospective chart review with electronic data capture. Results were weighted to reflect the sampling strategy. The impact on adverse event rate of differing application of international adverse event criteria was also examined. RESULTS: 45% of charts were triggered. The prevalence of adverse events in admissions was 12.2% (95% CI 9.5% to 15.5%), with an incidence of 10.3 events per 100 admissions (95% CI 7.5 to 13.1). Over 70% of events were considered preventable. Two-thirds were rated as having a mild-to-moderate impact on the patient, 9.9% causing permanent impairment and 6.7% contributing to death. A mean of 6.1 added bed days was attributed to events, representing an expenditure of €5550 per event. The adverse event rate varied substantially (8.6%-17.0%) when applying different published adverse event eligibility criteria. CONCLUSIONS: This first study of adverse events in Ireland reports similar rates to other countries. In a time of austerity, adverse events in adult inpatients were estimated to cost over €194 million. These results provide important baseline data on the adverse event burden and, alongside web-based chart review, provide an incentive and methodology to monitor future patient-safety initiatives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle