IMPLEMENTATION AND PERFORMANCE OF TRACKERS FOR THE DETECTION OF SURGICAL ADVERSE EVENTS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: to identify the frequency and performance of the Canadian Adverse Events Study tracking criteria for the confirmation of surgical adverse events in adult patients. Method: a descriptive and retrospective study conducted in a public hospital in the state of Paraná from May to November 2017. A retrospective review of 192 medical records was conducted using 16 tracking criteria; and the confirmation of adverse events was in charge of a committee of experts composed of a physician and nurses. Data was analyzed by means of descriptive statistics. Results: the mean performance of the trackers was 73.3%. A total of 70 trackers were confirmed in 21.8% of the medical records with adverse events. The mean number of trackers was 0.4 per medical record (varying from zero to three). Adverse reaction to the medication; unplanned return to the operating room; unplanned removal, injury or correction of an organ or structure during surgery or invasive procedure; cardiopulmonary arrest reversed and hospital infection/sepsis were classified as high performance trackers (100.0%). Eight trackers did not contribute to the identification of adverse events. Conclusion: high-performance trackers can assist in detecting adverse events; there is potential to improve the tracking tool, contributing to its performance as a research method in Brazilian hospitals.
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 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) | 0,000 | 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 ».