High stakes and high emotions: providing safe care in Canadian emergency departments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high-paced, unpredictable environment of the emergency department (ED) contributes to errors in patient safety. The ED setting becomes even more challenging when dealing with critically ill patients, particularly with children, where variations in size, weight, and form present practical difficulties in many aspects of care. In this commentary, we will explore the impact of the health care providers' emotional reactions while caring for critically ill patients, and how this can be interpreted and addressed as a patient safety issue. DISCUSSION: ED health care providers encounter high-stakes, high-stress clinical scenarios, such as pediatric cardiac arrest or resuscitation. This health care providers' stress, and at times, distress, and its potential contribution to medical error, is underrepresented in the current medical literature. Most patient safety research is limited to error reporting systems, especially medication-related ones, an approach that ignores the effects of health care provider stress as a source of error, and limits our ability to learn from the event. Ways to mitigate this stress and avoid this type of patient safety concern might include simulation training for rare, high-acuity events, use of pre-determined clinical order sets, and post-event debriefing. CONCLUSION: While there are physiologic and anatomic differences that contribute to patient safety, we believe that they are insufficient to explain the need to address critical life-threatening event-related patient safety issues for both adults and, especially, children. Many factors make patient safety during critical medical events distinct from general patient safety issues, but it is, perhaps, this heightened high-stress, emotional climate that is the most distinct and important part of all. We believe that consideration of this concept is essential when discussing safety improvement in critical medical events.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».