MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399564739 · doi:10.1016/j.bja.2024.04.052

Critical airway-related incidents and near misses in anaesthesia: a qualitative study of a critical incident reporting system

2024· article· en· W4399564739 sur OpenAlexaff
Tina H. Pedersen, Sabine Nabecker, Robert Greif, Lorenz Theiler, Maren Kleine‐Brueggeney

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Anaesthesia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInselspital, Universitätsspital BernUniversity of Bern
Mots-clésNear missAirwayCritical Incident TechniqueAnesthesiaIncident reportMedicineCritical illnessPsychologyCritically illIntensive care medicineComputer scienceComputer securityEngineeringBusinessForensic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,393 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of AnaesthesiaMême sujetPatient Safety and Medication ErrorsTravaux en français237 207