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Enregistrement W2801835285 · doi:10.1097/01.gox.0000534035.90575.8d

Abstract QS27: Utilizing Statistical Process Control to Study the Progression of Institutional Situational Awareness Through Anonymous Incident Reporting

2018· article· en· W2801835285 sur OpenAlexaboutno aff
Srikanth Kurapati, Timothy King

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkgroupSituation awarenessIncident reportSafety culturePatient safetyHealth careMedicineNear missQuarter (Canadian coin)Medical emergencyMedical educationComputer securityEngineeringManagementComputer scienceForensic engineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The impetus for widespread focus on patient safety reached its apex in the early 1990s when the Institute of Medicine sent shockwaves with their report, To Err is Human. They estimated nearly 100,000 deaths occurred from preventable medical errors every year. Bagian and colleagues took the lessons learned from industries such as aviation and introduced them to healthcare. As a result, anonymous incident reporting (AIR) was implemented in Healthcare to foster a culture of safety. Pioneers like Sutcliffe and Singh took this a step further by studying factors like situational awareness (SA) and its role in creating High Reliability Organizations (HRO). The purpose of this project is to determine if the application of statistical process control (SPC) can be applied to anonymous incident reporting to study institutional situational awareness. METHODS: Our institution’s AIR protocol begins with any employee filing an anonymous online safety report. This report is assessed and directed to the appropriate manager by patient safety officers. An action aimed at systemic safety improvement is undertaken, and the feedback is shared at workgroup meetings. The Veterans Administration National Center for Patient Safety (NCPS) maintains a database of all AIR reports. All AIR reports from our institution from December 2012 to October 2016 were collected and trended. Critical events were tracked utilizing VASQIP’s Critical Incident Tracking Notification System (CITNs). VASQIP defines CITNs as: death in operating room (OR), death from hemorrhage within 24hours, incorrect surgery, retained surgical item, OR fire, and OR burn. Data was evaluated by month and by quarter for percent change and compared to observed critical events (CITNs). Events were trended as a statistical process control (SPC) chart and a logarithmic regression was performed for progression of AIRs per month. RESULTS: There was an exponential increase in total AIRs (1st mo-1, 6th mo-6, 12th mo-706, 18th mo-914, 24th mo-1156). The reporting rate peaked at 9 months (1425% increase from prior quarter). In contrast, the highest number of CITNs were observed early and significantly decreased over time (1st year-5, 2nd year-2, 3rd year-1, 4th year-1). The course of our AIR program began slowly, but as feedback to reporters increased, reporting and situational awareness increased exponentially. This result demonstrates the fruits of a successful AIR program in establishing situational awareness. CONCLUSIONS: SPC analysis can be applied to anonymous incident reporting to study the progression of institutional situational awareness. Application of our model can give other institutions a method to evaluate not only their AIR program but also their situational awareness. S. Kurapati: None. T. King: None.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,209
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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