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Enregistrement W4403814772 · doi:10.1097/qmh.0000000000000488

Mitigating Medical Adverse Events Following Spinal Surgery: The Effectiveness of a Postoperative Quality Improvement (QI) Care Bundle

2024· article· en· W4403814772 sur OpenAlexaff
Eryck Moskven, Michael Craig, Daniel Banaszek, Tom Inglis, Lise Bélanger, Eric C. Sayre, Tamir Ailon, Raphaële Charest-Morin, Nicolas Dea, Marcel F. Dvorak, Charles G. Fisher, Brian Kwon, Scott Paquette, Dean R. Chittock, Donald Griesdale, John Street

Notice bibliographique

RevueQuality Management in Health Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaResearch Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectObservational studyIncidence (geometry)SurgeryEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Spine surgery is associated with a high incidence of postoperative medical adverse events (AEs). Many of these events are considered "minor" though their cost and effect on outcome may be underestimated. We sought to examine the clinical and cost-effectiveness of a postoperative quality improvement (QI) care bundle in mitigating postoperative medical AEs in adult surgical spine patients. METHODS: We collected 14-year prospective observational interrupted time series (ITS) with two historical cohorts: 2006 to 2008, pre-implementation of the postoperative QI care bundle; and 2009 to 2019, post-implementation of the postoperative QI care bundle. Adverse Events were identified and graded (Minor I and II) using the previously validated Spine AdVerse Events Severity (SAVES) system. Pearson Correlation tested for changes across patient and surgical variables. Adjusted segmented regression estimated the effect of the postoperative QI care bundle on the annual and absolute incidences of medical AEs between the two periods. A cost model estimated the annual cumulative cost savings through preventing these "minor" medical AEs. RESULTS: We included 13,493 patients over the study period with a mean of 964 per year (SD ± 73). Mean age, mean Charlson Comorbidity Index (CCI), and mean spine surgical invasiveness index (SSII) increased from 48.4 to 58.1 years; 1.7 to 2.6; and 15.4 to 20.5, respectively (p < 0.001). Unadjusted analysis confirmed a significant decrease in the annual number of all medical AEs (p < 0.01). When adjusting for age, CCI and SSII, segmented regression demonstrated a significant absolute reduction in the annual incidence of cardiac, pulmonary, nausea and medication-related AEs by 9.58%, 7.82%, 11.25% and 15.01%, respectively (p < 0.01). The postoperative QI care bundle was not associated with reducing the annual incidence of delirium, electrolyte levels or GI AEs. Annual projected cost savings for preventing Grade I and II medical AEs were $1,808,300 CAD and $11,961,500 CAD. CONCLUSION: Postoperative QI care bundles are effective for improving patient care and preventing medical care-related AEs, with significant cost savings. Postoperative QI care bundles should be tailored to the specific vulnerability of the surgical population for experiencing AEs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,416 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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