Patient safety in palliative care: A mixed-methods study of reports to a national database of serious incidents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients receiving palliative care are vulnerable to patient safety incidents but little is known about the extent of harm caused or the origins of unsafe care in this population. AIM: To quantify and qualitatively analyse serious incident reports in order to understand the causes and impact of unsafe care in a population receiving palliative care. DESIGN: A mixed-methods approach was used. Following quantification of type of incidents and their location, a qualitative analysis using a modified framework method was used to interpret themes in reports to examine the underlying causes and the nature of resultant harms. SETTING AND PARTICIPANTS: Reports to a national database of 'serious incidents requiring investigation' involving patients receiving palliative care in the National Health Service (NHS) in England during the 12-year period, April 2002 to March 2014. RESULTS: A total of 475 reports were identified: 266 related to pressure ulcers, 91 to medication errors, 46 to falls, 21 to healthcare-associated infections (HCAIs), 18 were other instances of disturbed dying, 14 were allegations against health professions, 8 transfer incidents, 6 suicides and 5 other concerns. The frequency of report types differed according to the care setting. Underlying causes included lack of palliative care experience, under-resourcing and poor service coordination. Resultant harms included worsened symptoms, disrupted dying, serious injury and hastened death. CONCLUSION: Unsafe care presents a risk of significant harm to patients receiving palliative care. Improvements in the coordination of care delivery alongside wider availability of specialist palliative care support may reduce this risk.
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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 | 0,045 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».