Identifying adverse events: reflections on an imperfect gold standard after 20 years of patient safety research
Notice bibliographique
Résumé
In ancient Roman religion, Janus was the god of gates and doorways, but also beginnings, endings, transitions, passages, time and duality. Usually depicted as having two faces, Janus looks at the past with one face and to the future with the other. Why mention Janus in an editorial about patient safety? Partly because the 20-year anniversary of To Err is Human 1 marks a transition—from the beginnings of patient safety as a fledgling field to a more mature research endeavour. Beyond this symbolism of a transition period, Janus’s past and future looking faces bear another connection to patient safety. The ‘gold standard’ research method in patient safety, record review to look for ‘adverse events’ (AEs), defined as harms from medical care, has taken two forms. The more common method, famously used in the Harvard Medical Practice Study (HMPS)2 and other studies which have emulated it,3–9 involves retrospective (‘backwards looking’) record review. An initial review looks for signs of possible harms from medical care, which, when present, trigger more detailed review to adjudicate the presence of AEs and judge the degree to which adhering to accepted standards of care could have prevented them. More recently, some investigators have conducted prospective (‘forward looking’) surveillance to identify AEs in near-real time.10–12 These forward-looking and backward-looking AE studies have succeeded in showing the scope of many safety problems. But, after 20 years of research, can we continue to use the same metric for both measuring safety and monitoring its improvement over time? Though widely attributed to the HMPS,2 retrospective record review to identify AEs originally came from a much less well-known study.13 Carried out by the California Medical Association and California Hospital Association, this study sought to explore alternate models for compensating patients harmed by their medical care. This …
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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 | 0,619 | 0,716 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,048 |
| Communication savante | 0,027 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,084 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».