The impact of COVID‐19 workflow changes on radiation oncology incident reporting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Ottawa Hospital's Radiation Oncology program maintains the Incident Learning System (ILS)-a quality assurance program that consists of report submissions of errors and near misses arising from all major domains of radiation. In March 2020, the department adopted workflow changes to optimize patient and provider safety during the COVID-19 pandemic. PURPOSE: In this study, we analyzed the number and type of ILS submissions pre- and postpandemic precautions to assess the impact of COVID-19-related workflow changes. METHODS: ILS data was collected over six one-year time periods between March 2016 and March 2021. For all time periods, the number of ILS submissions were counted. Each ILS submission was analyzed for the specific treatment domain from which it arose and its root cause, explaining the impetus for the error or near miss. RESULTS: Since the onset of COVID-19-related workflow changes, the total number of ILS submissions have reduced by approximately 25%. Similarly, there were 30% fewer ILS submissions per number of treatment courses compared to prepandemic data. There was also an increase in the proportion of "treatment planning" ILS submissions and a 50% reduction in the proportion of "decision to treat" ILS submissions compared to previous years. Root cause analysis revealed there were more incidents attributable to "poor, incomplete, or unclear documentation" during the pandemic year. CONCLUSIONS: COVID-19 workflow changes were associated with fewer ILS submissions, but a relative increase in submissions stemming from poor documentation and communication. It is imperative to analyze ILS submission data, particularly in a changing work environment, as it highlights the potential and realized mistakes that impact patient and staff safety.
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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 | 0,024 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».