Adverse events in the paediatric emergency department: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding adverse events among children treated in the emergency department (ED) offers an opportunity to improve patient safety by providing evidence of where to focus efforts in a resource-restricted environment. OBJECTIVE: To estimate the risk of adverse events, their type, preventability and severity, for children seen in a paediatric ED. METHODS: This prospective cohort study examined outcomes of patients presenting to a paediatric ED over a 1-year period. The primary outcome was the proportion of patients with an adverse event (harm to patient related to healthcare received) related to ED care within 3 weeks of their visit. We conducted structured telephone interviews with all patients and families over a 3-week period following their visit to identify flagged outcomes (such as repeat ED visits, worsening symptoms) and screened admitted patients' health records with a validated trigger tool. For patients with flagged outcomes or triggers, three ED physicians independently determined whether an adverse event occurred. RESULTS: Of 1567 eligible patients, 1367 (87.2%) were enrolled and 1319 (96.5%) reached in follow-up. Median patient age was 4.34 years (IQR 1.5 to 10.57 years) and most (n=1281; 93.7%) were discharged. Among those with follow-up, 33 (2.5%, 95% CI 1.8% to 3.5%) suffered an adverse event related to ED care. None experienced more than one event. Twenty-nine adverse events (87.9%, 95% CI 72.7% to 95.2%) were deemed preventable. The most common types of adverse events (not mutually exclusive) were management issues (51.5%), diagnostic issues (45.5%) and suboptimal follow-up (15.2%). CONCLUSION: One in 40 children suffered adverse events related to ED care. A high proportion of events were preventable. Management and diagnostic issues warrant further study.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».