A-179 Improving specimen labeling errors in the pediatric emergency department at a tertiary care hospital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Specimen labeling errors, such as unlabeled, mislabeled, or sample-requisition mismatches, pose risks to patient care. Correcting these errors, particularly for pediatric patients, is crucial to avoid unnecessary stress to the family and time spent on follow-up. In 2018, the BCCH Emergency Department (ED) reported the highest labeling error rates among all departments at our tertiary care hospital, accounting for approximately 30% of all errors. Methods To address this issue, a quality improvement project following the Model for Improvement framework was initiated in 2019 at the ED. An interdisciplinary team approach was adopted initially, and a positive patient identification system (PPID) was implemented later in February 2022. Patient Safety Learning System (PSLS) data from January 2019 to November 2023 were analyzed to evaluate the impact of these interventions. Results 1763 (22.6%) of the 7802 PSLS events recorded during this period were sample labeling errors. Ward collections accounted for the majority of labeling errors compared to laboratory collections (20.3% vs 2.4%). In the ED, most of the labeling errors occurred with unspecified samples (25%), swabs (24%), urine (23%), and blood culture (19%). The interdisciplinary team intervention initially reduced labeling errors, but its impact was inconsistent. However, the implementation of PPID in 2022 led to a significant and consistent decrease in labeling errors in the ED (4.51 errors/month vs 1.14 errors/month; p = 0.01) (Figure. 1). Conclusions While the implementation of PPID has notably improved labeling errors in the ED, complete elimination remains challenging. In addition, more specific PSLS filing categories are needed to capture sources of labeling error from unspecified samples. Continued efforts are necessary to achieve the goal of zero labeling errors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».