Repercusión de los eventos adversos en los profesionales sanitarios: estudio sobre las segundas víctimas
Notice bibliographique
Résumé
espanolObjetivo Consensuar recomendaciones para paliar los efectos de eventos adversos (EA) en las segundas victimas. Material y metodo Mediante un metodo de investigacion cualitativa se establecieron recomendaciones de expertos sobre: apoyo emocional a segundas victimas, asesoria legal y manejo de la comunicacion institucional cuando se produce un evento adverso. Se utilizaron grabaciones de las sesiones, clasificando las ideas en categorias mutuamente excluyentes, y se considero puntuacion media y el grado de acuerdo (coeficiente variacion). Resultados Los profesionales sanitarios implicados en un error que ocasiona un EA con consecuencias graves sufren graves problemas emocionales. Ante un EA se recomendo transparencia informativa, pedir disculpas y reparar el dano. Existio acuerdo en la necesidad de apoyar a los profesionales implicados e informar a los pacientes y al resto de profesionales de la organizacion. Conclusion Se presentan recomendaciones consensuadas sobre la comunicacion al paciente que ha sufrido un error clinico, afrontar el error por parte de los profesionales y proteger la reputacion profesional y social de profesionales e instituciones EnglishObjective: To establish consensus regarding the recommendations to palliate the effects of adverse events (AEs) in the second victims. Methods: A qualitative study was made to establish expert recommendations referred to: emotional support for second victims, legal counseling, and management of institutional communication when an adverse event occurs. In addition, recordings of the sessions were used, classifying the ideas into mutually excluding catego- ries. The mean score and degree of agreement (coefficient of variation) were considered. Results: The healthcare professionals implicated in an error resulting in an adverse event with serious conse- quences suffer important emotional problems. In the event of an adverse event, the recommendations were transparency of information, the offering of sincere apologies, and repair of the damage caused. There was agreement over the need to support the implicated healthcare professionals and to inform the patients and the rest of the professionals of the organization. Conclusion: Consensus-based recommendations are presented referred to informing the patient that there has been a clinical error, coping with the error on the part of the healthcare professionals, and safeguarding the professional and social reputation of both the professionals and the institutions.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».