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Enregistrement W2984965143 · doi:10.1182/blood-2019-130615

Registration Errors Among Patients Receiving Blood Transfusions: A National Analysis from 2008-2017

2019· article· en· W2984965143 sur OpenAlexaffabout
Shangari Vijenthira, Chantal Armali, H. G. Downie, Ann Wilson, Kathy Paton, Brian Berry, Christine Cserti‐Gazdewich, Jeannie Callum

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensIsland HealthMcGill University Health CentreSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood transfusionMedical recordEmergency medicineBlood productMedical emergencySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The blood transfusion chain is complex and error-prone. The key first step is patient registration for identification and linking to past medical and transfusion history. In Canada, transfusion-related errors are voluntarily reported to a national web-based database (Transfusion Error Surveillance System [TESS]). This project focuses specifically on the subset of registration errors impacting transfusion care in Canada. OBJECTIVE: To characterize registration-related transfusion errors in Canada between 2008 and 2017, including where, when, and why the errors occurred METHODS: A retrospective study was conducted on transfusion errors reported to TESS between January 2008 and December 2017. Errors reportable to TESS are defined as any deviation from standard operating procedures. Errors relating to patient registration and patient armbands were extracted. Data were available from 26 sentinel sites in three provinces. Volume of specimens received in the transfusion laboratory was used as denominator data where available. RESULTS: 554 errors pertaining to registration or patient armbands were reported, for a global error rate of 3.4/10,000 (range 0-18, median 1.4 [IQR 0-5.9]) (Figure 1). Errors were typically discovered before laboratory sample testing (n=222, 42%); 17% were discovered after product issue but before infusion (n=90). Errors most commonly occurred in outpatient clinics or procedure units (30% [range 0-100%]) and in emergency departments (24% [0%-100%]). The patient experienced a consequence in 11% (0%-75%) of errors but none resulted in transfusion reactions. The most frequent reports were name errors (29% [0%-100%]), duplicate patient registrations (27% [0%-100%]), and missing armbands (10% [0%-75%]) (Figure 2). CONCLUSION: Registration errors affect transfusion at every step and location in the hospital. Rates vary widely and differ by nature across sites. Further research into drivers of this heterogeneity is warranted to identify best preventative practices. This work was supported by the Public Health Agency of Canada and the Canadian Blood Services Program Support Award. Figure 1. Rate of error was calculated for sites with available denominator data from 2008 to 2015. Figure 2. Errors were categorized by site and by type: duplicate registration (multiple records existing for a single patient), doppelganger (confusion between records of two or more patients with similar identifiers), comingling (two or more patients using the same medical record file), missing patient armband, incorrect patient armband, name error (misspelled, missing, or incorrect), wrong date of birth, wrong sex, patients presenting another person's identification at registration, mistyping of medical record numbers, incorrect medical record numbers, errors in provincial health insurance numbers, and other errors. Numerical totals of errors at each site are given. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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