Quality gaps identified through mortality review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital mortality rate is a common measure of healthcare quality. Morbidity and mortality meetings are common but there are few reports of hospital-wide mortality-review processes to provide understanding of quality-of-care problems associated with patient deaths. OBJECTIVE: To describe the implementation and results from an institution-wide mortality-review process. DESIGN: A nurse and a physician independently reviewed every death that occurred at our multisite teaching institution over a 3-month period. Deaths judged by either reviewer to be unanticipated or to have any opportunity for improvement were reviewed by a multidisciplinary committee. We report characteristics of patients with unanticipated death or opportunity for improved care and summarise the opportunities for improved care. RESULTS: Over a 3-month period, we reviewed all 427 deaths in our hospital in detail; 33 deaths (7.7%) were deemed unanticipated and 100 (23.4%) were deemed to be associated with an opportunity for improvement. We identified 97 opportunities to improve care. The most common gap in care was: 'goals of care not discussed or the discussion was inadequate' (n=25 (25.8%)) and 'delay or failure to achieve a timely diagnosis' (n=8 (8.3%)). Patients who had opportunities for improvement had longer length of stay and a lower baseline predicted risk of death in hospital. Nurse and physician reviewers spent approximately 142 h reviewing cases outside of committee meetings. CONCLUSIONS: Our institution-wide mortality review found many quality gaps among decedents, in particular inadequate discussion of goals of care.
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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 | 0,072 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».