Patient Safety Incidents Involving Sick Children in Primary Care in England and Wales: A Mixed Methods Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The UK performs poorly relative to other economically developed countries on numerous indicators of care quality for children. The contribution of iatrogenic harm to these outcomes is unclear. As primary care is the first point of healthcare contact for most children, we sought to investigate the safety of care provided to children in this setting. METHODS AND FINDINGS: We undertook a mixed methods investigation of reports of primary care patient safety incidents involving sick children from England and Wales' National Reporting and Learning System between 1 January 2005 and 1 December 2013. Two reviewers independently selected relevant incident reports meeting prespecified criteria, and then descriptively analyzed these reports to identify the most frequent and harmful incident types. This was followed by an in-depth thematic analysis of a purposive sample of reports to understand the reasons underpinning incidents. Key candidate areas for strengthening primary care provision and reducing the risks of systems failures were then identified through multidisciplinary discussions. Of 2,191 safety incidents identified from 2,178 reports, 30% (n = 658) were harmful, including 12 deaths and 41 cases of severe harm. The children involved in these incidents had respiratory conditions (n = 387; 18%), injuries (n = 289; 13%), nonspecific signs and symptoms, e.g., fever (n = 281; 13%), and gastrointestinal or genitourinary conditions (n = 268; 12%), among others. Priority areas for improvement included safer systems for medication provision in community pharmacies; triage processes to enable effective and timely assessment, diagnosis, and referral of acutely sick children attending out-of-hours services; and enhanced communication for robust safety netting between professionals and parents. The main limitations of this study result from underreporting of safety incidents and variable data quality. Our findings therefore require further exploration in longitudinal studies utilizing case review methods. CONCLUSIONS: This study highlights opportunities to reduce iatrogenic harm and avoidable child deaths. Globally, healthcare systems with primary-care-led models of delivery must now examine their existing practices to determine the prevalence and burden of these priority safety issues, and utilize improvement methods to achieve sustainable improvements in care quality.
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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 | 0,049 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».