The Role of Autopsy in Quality Assurance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Hospital autopsies frequently reveal errors in diagnosis that could have affected the patient's clinical outcome. The aims of this study were (1) to investigate the ability of autopsy at our institution to elucidate unrecognized antemortem diagnoses and (2) to pilot a method for tabulating diagnostic discrepancies on a prospective basis. The study sample consisted of 296 cases from our hybrid hospital/forensic autopsy service during the period 2016 to 2018. Discrepancies in autopsy and clinical diagnosis were reported by pathologists at the time of autopsy report generation using a standard form. The rates of major discrepancies between autopsy and clinical diagnoses were 37.5% for in-hospital cases and 25% for patients who died outside our hospital ( P < 0.05). The most common discrepant category was infection. The overall rates of discrepant causes of death were 14% (in hospital) and 8% (out of hospital) (ns). Overall percentages of cases with major diagnostic discrepancies were higher in our study than have been previously reported. It is possible that the nature of our patient population plays a role in this result. This study describes an important prospective reporting tool that will allow us to track rates of medical errors and improve diagnosis and treatment of the critically ill.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».