Sources of unsafe primary care for older adults: a mixed-methods analysis of patient safety incident reports
Notice bibliographique
Résumé
Background: older adults are frequent users of primary healthcare services, but are at increased risk of healthcare-related harm in this setting. Objectives: to describe the factors associated with actual or potential harm to patients aged 65 years and older, treated in primary care, to identify action to produce safer care. Design and Setting: a cross-sectional mixed-methods analysis of a national (England and Wales) database of patient safety incident reports from 2005 to 2013. Subjects: 1,591 primary care patient safety incident reports regarding patients aged 65 years and older. Methods: we developed a classification system for the analysis of patient safety incident reports to describe: the incident and preceding chain of incidents; other contributory factors; and patient harm outcome. We combined findings from exploratory descriptive and thematic analyses to identify key sources of unsafe care. Results: the main sources of unsafe care in our weighted sample were due to: medication-related incidents e.g. prescribing, dispensing and administering (n = 486, 31%; 15% serious patient harm); communication-related incidents e.g. incomplete or non-transfer of information across care boundaries (n = 390, 25%; 12% serious patient harm); and clinical decision-making incidents which led to the most serious patient harm outcomes (n = 203, 13%; 41% serious patient harm). Conclusion: priority areas for further research to determine the burden and preventability of unsafe primary care for older adults, include: the timely electronic tools for prescribing, dispensing and administering medication in the community; electronic transfer of information between healthcare settings; and, better clinical decision-making support and guidance.
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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 | 0,060 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».