Review of the utility of routine mortality reviews among deaths on General Internal Medicine wards in a Canadian tertiary care hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital morbidity and mortality reviews are common quality assurance activities, intended to uncover latent or unrecognised systemic issues that contribute to preventable adverse events and patient harm. Mortality reviews may be routinely mandated by hospital policy or for accreditation purposes. However, patients under the care of certain specialties, such as general internal medicine (GIM), are affected by a substantial burden of chronic disease, advanced age, frailty or limited life expectancy. Many of their deaths could be viewed as reasonably foreseeable, and unrelated to poor-quality care. METHODS: We sought to determine how frequently postmortem chart reviews for hospitalised GIM patients at our tertiary care centre in Canada would uncover patient safety or quality of care issues that directly led to these patients' deaths. We reviewed the charts of all patients who died while admitted to the GIM admitting service over a 12-month time period between 1 July 2020 and 30 June 2021. RESULTS: We found that in only 2% of cases was a clinical adverse event detected that directly contributed to a poor or unexpected outcome for the patient, and of those cases, more than half were related to unfortunate nosocomial transmission of COVID-19 infection. CONCLUSION: Due to an overall low yield, we discourage routine mortality chart reviews for general medical patients, and instead suggest that organisations focus on strategies to recognise and capture safety incidents that may not necessarily result in death.
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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 | 0,017 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».