Preventable adverse events in surgical patients: A meta-analysis and knowledge, attitude, and practice (KAP) assessment
Notice bibliographique
Résumé
All surgical procedures come with a risk of adverse events (AEs). To improve patient safety and prevent similar errors in the future, errors must be acknowledged and addressed. In this study a meta-analysis of patient safety literature in surgery was conducted and a Knowledge, Attitudes, and Practice (KAP) assessment survey of Calgary academic surgeons was performed.Results of the meta-analysis demonstrated a preventable adverse event (PAE) rate of 10.5 PAEs per 100 patients across all surgical specialties and a preventable death rate of 0.5 per 100 surgical patients. The KAP survey assessment demonstrated that 20% of surgeons could correctly identify the definition of both AE and error. Participants reported the factors contributing to an error to be multifactorial. The most frequently used methods to teach patient safety were Morbidity and Mortality rounds and individual feedback. Less than 25% of surgeons track their own AE rate. These results have implications for surgical postgraduate education, as well as for surgical practice in Canada. Recommendations are made for the development of a formal patient safety curriculum for all surgical trainees, with the aim of decreasing the number of errors. In addition, it is essential that more high-quality studies that include reproducible methods and consistent definitions of AEs and errors be conducted.
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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 | 0,031 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».