A 6-Year Thematic Review of Reported Incidents Associated With Cardiopulmonary Resuscitation Calls in a United Kingdom Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critical incident reporting can be applied to cardiopulmonary resuscitation (CPR) events as a means of reducing further occurrences. We hypothesized that local CPR-related events might follow patterns only seen after a long period of analysis. DESIGN: We reviewed 6 years of local incidents associated with cardiac arrest calls. The following search terms were used to identify actual or potential resuscitation events: "resuscitation," "cardio-pulmonary," "CPR," "arrest," "heart attack," "DNR," "DNAR," "DNACPR," "Crash," "2222." All identified incidents were independently reviewed and categorized, looking for identifiable patterns. SETTING: Nottingham University Hospitals is a large UK tertiary referral teaching hospital. RESULTS: A total of 1017 reports were identified, relating to 1069 categorizable incidents. During the same time, there were approximately 1350 cardiac arrest calls, although it should be noted that many arrest-related incidents were not associated with cardiac arrest call (e.g., failure to have the correct equipment available in the event of a cardiac arrest). Incidents could be broadly classified into 10 thematic areas: no identifiable incident (n = 189; 18%), failure to rescue (n = 133; 12%), staffing concerns (n = 134; 13%), equipment/drug concerns (n = 133; 12%), communication issues (n = 122; 10%), do-not-attempt-CPR decisions (n = 101; 9%), appropriateness of patient location or transfer (n = 96; 9%), concerns that the arrest may have been iatrogenic (n = 76; 7%), patient or staff injury (n = 43; 4%), and miscellaneous (n = 52; 5%). Specific patterns of events were seen within each category. CONCLUSIONS: By reviewing incidents, we were able to identify patterns only noticeable over a long time frame, which may be amenable to intervention. Our findings may be generalizable to other centers or encourage others to undertake this exercise themselves.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».