Critical airway-related incidents and near misses in anaesthesia: a qualitative study of a critical incident reporting system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many serious adverse events in anaesthesia are retrospectively rated as preventable. Anonymous reporting of near misses to a critical incident reporting system (CIRS) can identify structural weaknesses and improve quality, but incidents are often underreported. METHODS: This prospective qualitative study aimed to identify conceptions of a CIRS and reasons for underreporting at a single Swiss centre. Anaesthesia cases were screened to identify critical airway-related incidents that qualified to be reported to the CIRS. Anaesthesia providers involved in these incidents were individually interviewed. Factors that prevented or encouraged reporting of critical incidents to the CIRS were evaluated. Interview data were analysed using the Framework method. RESULTS: Of 3668 screened airway management procedures, 101 cases (2.8%) involved a critical incident. Saturation was reached after interviewing 21 anaesthesia providers, who had been involved in 42/101 critical incidents (41.6%). Only one incident (1.0%) had been reported to the CIRS, demonstrating significant underreporting. Interviews revealed highly variable views on the aims of the CIRS with an overall high threshold for reporting a critical incident. Factors hindering reporting of cases included concerns regarding identifiability of the reported incident and involved healthcare providers. CONCLUSIONS: Methods to foster anonymity of reporting, such as by national rather than departmental critical incident reporting system databases, and a change in culture is required to enhance reporting of critical incidents. Institutions managing a critical incident reporting system need to ensure timely feedback to the team regarding lessons learned, consequences, and changes to standards of care owing to reported critical incidents. Consistent reporting and assessment of critical incidents is required to allow the full potential of a critical incident reporting system.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».