Serious incidents after death: content analysis of incidents reported to a national database
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To describe serious incidents occurring in the management of patient remains after their death. Design Incidents occurring after patient deaths were analysed using content analysis to determine what happened, why it happened and the outcome. Setting The Strategic Executive Information System database of serious incidents requiring investigation occurring in the National Health Service in England. Participants All cases describing an incident that occurred following death, regardless of the age of the patient. Main outcome measures The nature of the incident, the underlying cause or causes of the incident and the outcome of the incident. Results One hundred and thirty-two incidents were analysed; these related to the storage, management or disposal of deceased patient remains. Fifty-four incidents concerned problems with the storage of bodies or body parts. Forty-three incidents concerned problems with the management of bodies, including 25 errors in postmortem examination, or postmortems on the wrong body. Thirty-one incidents related to the disposal of bodies, 25 bodies were released from the mortuary to undertakers in error; of these, nine were buried or cremated by the wrong family. The reported underlying causes were similar to those known to be associated with safety incidents occurring before death and included weaknesses in or failures to follow protocol and procedure, poor communication and informal working practices. Conclusions Serious incidents in the management of deceased patient remains have significant implications for families, hospitals and the health service more broadly. Safe mortuary care may be improved by applying lessons learned from existing patient safety work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».