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Enregistrement W4205588414 · doi:10.1097/pts.0000000000000912

A 6-Year Thematic Review of Reported Incidents Associated With Cardiopulmonary Resuscitation Calls in a United Kingdom Hospital

2022· article· en· W4205588414 sur OpenAlexaff
Martin Beed, Sumera Hussain, Nick Woodier, Cathie Fletcher, Peter G. Brindley

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Safety · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiopulmonary resuscitationStaffingMedicineMedical emergencyThematic analysisIncident reportResuscitationEmergency medicineNursingQualitative researchComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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