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Enregistrement W2904407673 · doi:10.1177/0269216318817692

Quality improvement priorities for safer out-of-hours palliative care: Lessons from a mixed-methods analysis of a national incident-reporting database

2018· article· en· W2904407673 sur OpenAlexaff
Huw Williams, Sir Liam Donaldson, Simon Noble, Peter Hibbert, Rhiannon Watson, Joyce Kenkre, Adrian Edwards, Andrew Carson‐Stevens

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMarie CurieRoyal College of General Practitioners
Mots-clésMedicinePalliative careThematic analysisPatient safetyHarmIncident reportSAFERHealth careFamily medicineMEDLINENursingMedical emergencyQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients receiving palliative care are often at increased risk of unsafe care with the out-of-hours setting presenting particular challenges. The identification of improved ways of delivering palliative care outside working hours is a priority area for policymakers. Aim: To explore the nature and causes of unsafe care delivered to patients receiving palliative care from primary-care services outside normal working hours. Design: A mixed-methods cross-sectional analysis of patient safety incident reports from the National Reporting and Learning System. We characterised reports, identified by keyword searches, using codes to describe what happened, underlying causes, harm outcome, and severity. Exploratory descriptive and thematic analyses identified factors underpinning unsafe care. Setting/participants: A total of 1072 patient safety incident reports involving patients receiving sub-optimal palliative care via the out-of-hours primary-care services. Results: Incidents included issues with: medications (n = 613); access to timely care (n = 123); information transfer (n = 102), and/or non-medication-related treatment such as pressure ulcer relief or catheter care (n = 102). Almost two-thirds of reports (n = 695) described harm with outcomes such as increased pain, emotional, and psychological distress featuring highly. Commonly identified contributory factors to these incidents were a failure to follow protocol (n = 282), lack of skills/confidence of staff (n = 156), and patients requiring medication delivered via a syringe driver (n = 80). Conclusion: Healthcare systems with primary-care-led models of delivery must examine their practices to determine the prevalence of such safety issues (communication between providers; knowledge of commonly used, and access to, medications and equipment) and utilise improvement methods to achieve improvements in care.

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)0,308
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,419
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3080,419
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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