A Modified Communication and Optimal Resolution Program for Intersystem Medical Error Discovery: Protocol for an Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventable medical errors represent a major public health problem. To prevent future errors, improve disclosure, and mitigate malpractice risks, organizations have adopted strategies for transparent communication and emphasized quality improvement through peer review. These principles are incorporated into the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) Communication and Optimal Resolution (CANDOR) Toolkit, which facilitates (1) transparent communication, (2) error prevention, and (3) achieving optimal resolution with patients and families; however, how medical errors should be addressed when they are discovered between systems-intersystem medical error discovery (IMED)-remains unclear. Without mechanisms for disclosure and feedback on the part of the discovering provider, uncertainty remains as to the extent to which IMED is communicated with patients or responsible providers. Furthermore, known barriers to disclosure and reporting one's own error may not be relevant or may be replaced by other unknown barriers when considering scenarios of IMED. OBJECTIVE: This study aims to develop and test implementation of a modified CANDOR process for application to IMED scenarios. METHODS: We plan a series of studies following an implementation framework. First, we plan a participatory, consensus-building stakeholder panel process to develop the modified CANDOR process. We will then conduct a robust preimplementation analysis to identify determinants of implementation of the modified process. Using the Consolidated Framework for Implementation Research as a theoretical framework, we will assess organizational readiness by key informant interviews and individual-level behaviors by a survey. Findings from this analysis will inform the implementation toolkit that will be developed and pilot-tested at 2 cancer centers, sites where IMED is hypothesized to occur more frequently than other settings. We will measure 5 implementation outcomes (acceptability, appropriateness, reach, adoption, and feasibility) using a combination of key informant interviews and surveys over the pre- and postimplementation phases. RESULTS: This protocol was funded in August 2018 with support from the AHRQ. The University of Michigan Medical School Institutional Review Board has reviewed and approved the scope of activities described. As of April 2019, step 1 of aim 1 is underway, and aim 1 is projected to be completed by April 2020. Data collection is projected to begin in January 2020 for aim 2 and in August 2020 for aim 3. CONCLUSIONS: Providing a communication and resolution strategy applicable to IMED scenarios will help address the current blind spot in the patient safety movement. This work will provide important insights into the potential utility of an implementation toolkit to improve transparent communication and optimal resolution of IMED scenarios. The natural progression of this work will be to test the toolkit more broadly, understand the feasibility and barriers of implementation on a broader scale, and pilot the implementation in new organizations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/13396.
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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 | 0,133 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,015 |
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 ».