Registration Errors Among Patients Receiving Blood Transfusions: A National Analysis from 2008-2017
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».