National and Institutional Trends in Adverse Events Over Time: A Systematic Review and Meta-analysis of Longitudinal Retrospective Patient Record Review Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine if the implementation of large-scale patient safety initiatives have been successful in reducing overall and preventable adverse event rates in hospital inpatients. DESIGN: The design used in this study was systematic review and meta-analysis. DATA RESOURCES: We followed our published protocol (PROSPERO [CRD42019140058]) and searched the following databases: PubMed, CINAHL, PsycINFO, Cochrane Library, and Embase from inception to February 2020. The reference lists of eligible studies were also searched. ELIGIBILITY: All longitudinal retrospective record review studies that examined adverse event rates before and after the introduction of patient safety initiatives in hospital inpatients were included. DATA EXTRACTION: Data extraction, quality, and risk of bias assessment were carried out by 2 independent reviewers. Information on study design, setting, demographics, interventions, and safety outcome measures was extracted. RESULTS: A total of 3894 articles were screened, and 7 articles met the eligibility criteria for our systematic review with 5 of these providing sufficient information for inclusion in the meta-analysis. The degree of heterogeneity was high among studies. The meta-analysis demonstrated a minimal risk reduction in overall adverse event rates of 0.017 (95% confidence interval, 0.002-0.032) when the lower-quality studies were excluded, with one adverse event being prevented for every 59 hospital admissions. CONCLUSIONS: These findings are significant when the large numbers of admissions to a hospital every year are considered. Given the low numbers of large-scale implementation studies, there is a need for more research on the effectiveness of patient safety initiatives to further assess the impact of such initiatives on adverse events.
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 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 | 0,070 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».