Postinjury Complications: Retrospective Study of Causative Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injury care involves the complex interaction of patient, physician, and environment that impacts patient complications, level of harm, and failure to rescue (FTR). FTR represents the likelihood of a hospital to be unable to rescue patients from death after in-hospital complications. OBJECTIVE: This study aimed to hypothesize that error type and number of errors contribute to increased level of harm and FTR. METHODS: Patient information was abstracted from weekly trauma performance improvement (PI) records (from January 1, 2016, to July 19, 2017), where trauma surgeons determined the level of harm and identified the factors associated with complications. Level of harm was determined by definitions set forth by the Agency for Healthcare Research and Quality. Logistic regression was used to determine the impact of individual factors on FTR and level of harm, controlling for age, gender, Charlson score, injury severity score (ISS), error (in diagnosis, technique, or judgment), delay (in diagnosis or intervention), and need for surgery. RESULTS: A total of 2216 trauma patients presented during the study period. Of 2216 patients, 224 (224/2216, 10.10 %) had complications reported at PI meetings; of these, 31 patients (31/224, 13.8 %) had FTR. PI patients were more likely to be older (mean age 51.3 years, SE 1.58, vs 46.5 years, SE 0.51; P=.008) and have higher ISS (median 22 vs 8; P<.001), compared with patients without complications. Physician-attributable errors (odds ratio [OR] 2.82; P=.001), most commonly errors in technique, and nature of injury (OR 1.91; P=.01) were associated with higher levels of harm, whereas delays in diagnosis or intervention were not. Each additional factor involved increased level of harm (OR 2.09; P<.001) and nearly doubled likelihood of FTR (OR 1.95; P=.01). CONCLUSIONS: Physician-attributable errors in diagnosis, technique, or judgment are more strongly correlated with harm than delays in diagnosis and intervention. Increasing number of errors identified in patient care correlates with an increasing level of harm and FTR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».