Evaluation of the Type and Frequency of Errors Discovered During Routine Secondary Patient Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Desire to improve efficiency and throughput inspired a review of the frequency and scope of our physics chart check procedures. Departmental policy mandates review of a patient’s treatment plan prior to port-filming, after first treatment and “weekly” every 3-5 fractions. This study examined the effectiveness of the “after-first” physics check with respect to improving patient safety and clinical efficiency.Methods and Materials: A shared spreadsheet was created to record errors discovered during patient-specific chart review following the first fraction of treatment and before the second fraction. First, entries were recorded and categorized from August 2014 through February 2015. Frequencies were assessed month-to-month. Next, utilizing thes e results, a continuous quality improvement (CQI) process following Deming’s Plan-Do-Study-Act (PDSA) methodology was generated. The first iteration of this PDSA was adding a dose tracking checklist item in the pre-treatment plan check assessment. A two-sided Fisher’s exact test was used to determine if there was a nonrandom association between the checklist implementation and incidence of dose tracking errors.Results: Analysis of recorded errors indicated an overall error rate of 3.4% over the 13 month period. The majority of errors related to discrepancies in documentation, followed by prescription, plan deficiency, and dose tracking-related errors. A two-sided Fisher’s exact test revealed a statistically significant decrease in dose tracking-related errors after implementing the checklist item (p = 0.0322, significance level = 0.05). Conclusions: This work indicates that this redundant secondary check is an effective QA process in our department. The first month spike in rates could be due to the Hawthorne/observer effect, but the consistent 3% error rate suggests the need for continuous quality improvement and periodical re-training on errors noted as frequent to improve awareness and quality of the initial chart review process, which may lead to improved treatment quality, patient safety and increased clinical efficiency.
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.
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 | 0,020 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».