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Enregistrement W2760987939 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-83

85: The Neonatal Trigger Tool Experience

2014· article· en· W2760987939 sur OpenAlexaff
Holly Chinnery, T Follett

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensStollery Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectHarmMedicineHealth carePatient safetyMedical emergencyChartQuality managementEvent (particle physics)Near missRapid response teamQuality (philosophy)PsychologyOperations managementEngineeringStatisticsPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although adverse events are pervasive in NICUs, many events are preventable. Most healthcare organizations rely on traditional methods of detecting adverse events, focusing on voluntary reporting by healthcare personnel. It is estimated that only five to ten percent of errors are reported using these methods, and of those, 90% to 95% cause no harm. The use of a Trigger Tool helps identify and target harmful events. In an effort to improve safe care for neonatal patients, a program-specific tool for identifying adverse events with associated harm was developed. The trigger tool will help prioritize focused quality improvement (QI) initiatives to reduce adverse events. The Neonatal trigger tool utilizes an approach where a “triggered event” prompts a detailed review of the account in an effort to determine the occurrence of adverse events and associated harm. Every month, 20 charts are randomly selected from discharges where babies have had a minimum NICU stay of 48 h. Two research nurses review all medical records looking for the presence of program-specific triggers. Once triggers are identified, the chart is independently analyzed on two further occasions by trained team members. These reviews are time sensitive, taking 20 min per chart, and focus on determining the associated adverse events and rating preventability. Quarterly meetings are held to discuss adverse events and any discrepancies in reporting. Data is cumulated biannually based on categories of events. Neonatal QI initiatives are prioritized, focusing on reducing the most harmful and frequently observed adverse events. Data is presented as types of events and graphed into pie charts. In comparison to conventional hospital reporting systems, where 35% of identified errors are medication related, the 2010 trigger tool report indicated medication errors causing harm accounted for 4% of the program's adverse events whereas; airway management, including unplanned extubations and unsuccessful intubations, accounted for 26% of harmful errors. Focused QI initiatives reduced the incidence of airway associated adverse events by 25%, which was sustained over an 18-month period. Focused strategies consisted of purchasing a video laryngoscope, limiting intubations in VLBW infants to skilled intubators, safety learning videos and focused nursing education. The Neonatal trigger tool provides an effective method of identifying harmful adverse events. QI initiatives aimed at reducing patient harm can be implemented and tested.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,328 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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