Multicentre observational study of surgical system failures in aortic procedures and their effect on patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vascular surgical care has changed dramatically in recent years with little knowledge of the impact of system failures on patient safety. The primary aim of this multicentre observational study was to define the landscape of surgical system failures, errors and inefficiency (collectively termed failures) in aortic surgery. Secondary aims were to investigate determinants of these failures and their relationship with patient outcomes. METHODS: Twenty vascular teams at ten English hospitals trained in structured self-reporting of intraoperative failures (phase I). Failures occurring in open and endovascular aortic procedures were reported in phase II. Failure details (category, delay, consequence), demographic information (patient, procedure, team experience) and outcomes were reported. RESULTS: There were strong correlations between the trainer and teams for the number and type of failures recorded during 88 procedures in phase I. In 185 aortic procedures, teams reported a median of 3 (i.q.r. 2-6) failures per procedure. Most frequent failures related to equipment (unavailability, failure, configuration, desterilization). Most major failures related to communication. Fourteen failures directly harmed 12 patients. Significant predictors of an increased failure rate were: endovascular compared with open repair (incidence rate ratio (IRR) for open repair 0·71, 95 per cent c.i. 0·57 to 0·88; P = 0·002), thoracic aneurysms compared with other aortic pathologies (IRR 2·07, 1·39 to 3·08; P < 0·001) and unfamiliarity with equipment (IRR 1·52, 1·20 to 1·91; P < 0·001). The major failure total was associated with reoperation (P = 0·011), major complications (P = 0·029) and death (P = 0·027). CONCLUSION: Failure in aortic procedures is frequently caused by issues with team-working and equipment, and is associated with patient harm. Multidisciplinary team training, effective use of technology and new-device accreditation may improve patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».