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Enregistrement W4384561890 · doi:10.1136/bmjqs-2022-015786

Racial and ethnic disparities in common inpatient safety outcomes in a children’s hospital cohort

2023· article· en· W4384561890 sur OpenAlexaff
Anne Lyren, Elizabeth Haines, Meghan Fanta, Michael F. Gutzeit, Katherine Staubach, Pavan K. Chundi, Valerie Ward, Lakshmi Srinivasan, Megan Mackey, Michelle Vonderhaar, Patricia Sisson, Ursula Sheffield-Bradshaw, Bonnie Fryzlewicz, Maitreya Coffey, John D. Cowden

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupMedicineCohortPacific islandersPopulationHealth equityPatient safetyRace (biology)HarmDemographyCohort studyGerontologyPublic healthEnvironmental healthHealth careNursingPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging evidence has shown racial and ethnic disparities in rates of harm for hospitalised children. Previous work has also demonstrated how highly heterogeneous approaches to collection of race and ethnicity data pose challenges to population-level analyses. This work aims to both create an approach to aggregating safety data from multiple hospitals by race and ethnicity and apply the approach to the examination of potential disparities in high-frequency harm conditions. METHODS: In this cross-sectional, multicentre study, a cohort of hospitals from the Solutions for Patient Safety network with varying race and ethnicity data collection systems submitted validated central line-associated bloodstream infection (CLABSI) and unplanned extubation (UE) data stratified by patient race and ethnicity categories. Data were submitted using a crosswalk created by the study team that reconciled varying approaches to race and ethnicity data collection by participating hospitals. Harm rates for race and ethnicity categories were compared with reference values reflective of the cohort and broader children's hospital population. RESULTS: Racial and ethnic disparities were identified in both harm types. Multiracial Hispanic, Combined Hispanic and Native Hawaiian or other Pacific Islander patients had CLABSI rates of 2.6-3.6 SD above reference values. For Black or African American patients, UE rates were 3.2-4.4 SD higher. Rates of both events in White patients were significantly lower than reference values. CONCLUSIONS: The combination of harm data across hospitals with varying race and ethnicity collection systems was accomplished through iterative development of a race and ethnicity category framework. We identified racial and ethnic disparities in CLABSI and UE that can be addressed in future improvement work by identifying and modifying care delivery factors that contribute to safety disparities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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