Pre-analytical specimen labelling and processing errors in the ICU
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Specimen rejections have been associated with increased in-hospital stay and cost. The majority of errors occur in the pre-analytic phase. Specimen rejection can lead to high rate of recollection, delay in result availability, and high rate of test abandonment. These factors affect patient care and safety. Methods: This study conducted a retrospective review of Patient Safety Learning System (PSLS) reports for the intensive care unit (ICU) at The Ottawa Hospital General Campus (TOH) between 2010 and 2018, and a prospective review using interviews, surveys, and process mapping. Results: From 2098 PSLS reports, 52.6% were related to laboratory specimen collection and processing (pre-analytic phase). Specimen mislabelling with the wrong patient identifier accounted for 9.8% of pre-analytical error reports, while 16.4% of errors were due to non-sufficient quantity (NSQ) of specimen. 12.2 % of pre-analytical error reports involved cytology specimens. Conclusions: Pre-analytical errors are not only costly and resource draining, but may also place a burden on patients. Areas where errors were found include labels and requisitions stored in bedside cabinets, inconsistencies between specimen labels and requisitions, out-dated and difficult to access laboratory manuals, and non-sufficient quantity specimen collection. In the future we hope to start new initiatives to tackle these issues to improve patient safety and hospital efficiencies. This includes the development of a website for the laboratory manual, so that it is more easily accessible and user-friendly. With a new electronic medical record (EMR) system at TOH in 2019, we will explore the affects of pre-analytical processing of specimens.
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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 | 0,016 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».