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Enregistrement W2580959619 · doi:10.2196/resprot.6696

Epidemiology of Patient Harms in New Zealand: Protocol of a General Practice Records Review Study

2017· article· en· W2580959619 sur OpenAlex
Susan Dovey, Sharon Leitch, Katharine Wallis, Kyle Eggleton, Wayne Cunningham, Martyn Williamson, Steven Lillis, Andrew W. McMenamin, Murray Tilyard, David Reith, Ari Samaranayaka, Jason E. Hall

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandUniversity of Otago
Mots-clésEpidemiologyProtocol (science)MedicineFamily medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowing where and why harm occurs in general practice will assist patients, doctors, and others in making informed decisions about the risks and benefits of treatment options. Research to date has been unable to verify the safety of primary health care and epidemiological research about patient harms in general practice is now a top priority for advancing health systems safety. OBJECTIVE: We aim to study the incidence, distribution, severity, and preventability of the harms patients experience due to their health care, from the whole-of-health-system lens afforded by electronic general practice patient records. METHODS: "Harm" is defined as disease, injury, disability, suffering, and death, arising from the health system. The study design is a stratified, 2-level cluster, retrospective records review study. Both general practices and patients will be randomly selected so that the study's results will apply nationally, after weighting. Stratification by practice size and rurality will allow comparisons between 6 study groups (large, medium-sized, small; urban and rural practices). Records of equal numbers of patients from each study group will be included in the study because there may be systematic differences in patient harms in different types of practices. Eight general practitioner investigators will review 3 years of electronic general practice health records (consultation notes, prescriptions, investigations, referrals, and summaries of hospital care) from 9000 patients registered in 60 general practices. Double-blinded reviews will check the concordance of reviewers' assessments. Study data will comprise demographic data of all 9000 patients and reviewers' assessments of whether patients experienced harm arising from health care. Where patient harm is identified, their types, preventability, severity, and outcomes will be coded using the Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) 18.0. RESULTS: We have recruited practices and collected electronic records from 9078 patients. Reviews of these records are under way. The study is expected to be completed in August 2017. CONCLUSIONS: The design of this complex study is presented with discussion on data collection methods, sampling weights, power analysis, and statistical approach. This study will show the epidemiology of patient harms recorded in general practice records for all of New Zealand and will show whether this epidemiology differs by rural location and clinic size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,618
Tête enseignante GPT0,736
Écart entre enseignants0,117 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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