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Enregistrement W4406074438 · doi:10.1136/bmjopen-2024-087994

Study protocol for a Prospective Observational study of Safety Threats and Adverse events in Trauma (PrO-STAT): a pilot study at a level-1 trauma centre in Canada

2025· article· en· W4406074438 sur OpenAlexaffabout
Anisa Nazir, Melissa McGowan, Eliane M. Shore, Charles Keown‐Stoneman, Teodor Grantcharov, Brodie Nolan

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesLaerdal Foundation for Acute MedicineZOLL Foundation
Mots-clésMedicineObservational studyMajor traumaEmergency medicineLogistic regressionProtocol (science)Health carePsychological interventionPatient safetyMedical emergencyDescriptive statisticsNursingAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Traumatic injuries are a significant public health concern globally, resulting in substantial mortality, hospitalisation and healthcare burden. Despite the establishment of specialised trauma centres, there remains considerable variability in trauma-care practices and outcomes, particularly in the initial phase of trauma resuscitation in the trauma bay. This stage is prone to preventable errors leading to adverse events (AEs) that can impact patient outcomes. Prior studies have identified common causes of these errors, including delayed diagnostics, disorganisation of staff, equipment issues and communication breakdowns, which collectively contribute to AEs. This study addresses gaps in understanding the root causes of these errors by evaluating the most frequent AEs in trauma care through real-time video reviews of resuscitations in the trauma bay. Insights from this evaluation will inform targeted interventions to improve procedural adherence, communication and overall team performance, ultimately reducing preventable errors and improving patient safety. METHODS AND ANALYSIS: A prospective observational study will be conducted at St. Michael's Hospital, a level-1 trauma centre, to evaluate resuscitations in the trauma bay. All consecutive trauma team activations over 12 months will be included, with data collected using audio-visual recordings and physiological monitoring. A synchronised data capture and analysis platform will comprehensively assess AEs, errors and human and environmental factors during trauma resuscitations. The study aims to detect recurring error patterns, evaluate practice variations and correlate trauma team performance with in-hospital outcomes. Statistical analyses will include descriptive statistics, logistic regression models and multivariable analyses to identify associations and predictors of AEs and patient outcomes. ETHICS AND DISSEMINATION: Institutional research ethics approval was obtained (SMH REB # 21-009). A modified consent model will be employed for participants. Staff, physicians and learners will be provided with information regarding the study and will have the option to opt-out or withdraw consent. Similarly, trauma patients and their next of kin will be informed about the study, with provisions for opting out or withdrawing consent within 48 hours of recording. Measures will be implemented to ensure data confidentiality, anonymity and respect for participants' autonomy and privacy. The study results will be shared through peer-reviewed journal publications and conference presentations, and key institutional stakeholders will be informed about developing strategies to improve patient safety in trauma care.

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)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,006

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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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