MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409319873 · doi:10.1186/s13037-025-00432-4

Wrong-site, wrong-procedure, and retained foreign object events in out-of-hospital settings: analysis of closed medico-legal complaints in Canada (2012–2021)

2025· article· en· W4409319873 sur OpenAlex
Omar Hajjaj, Joanna Zaslow, Reem El Sherif, Diane L Héroux, Richard Mimeault, Jacqueline H. Fortier, Gary Garber

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePatient Safety in Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemostasis and retained surgical items
Établissements canadiensCanadian Medical Protective AssociationUniversity of TorontoUniversity of OttawaCARE CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical sentinel events (SSEs) are serious safety incidents associated with significant patient harm and medico-legal consequences for healthcare teams and institutions. SSEs include wrong-site surgeries, wrong procedures, and unintentional retention of foreign objects. SSEs occur in hospitals and out-of-hospital operating spaces (physician offices or ambulatory surgical centres). It is unclear how the resource constraints and workflow differences of an out-of-hospital setting contribute to SSEs. METHODS: We conducted a retrospective review and descriptive content analysis of all out-of-hospital SSEs reported to the Canadian Medical Protective Association (CMPA) between 2012 and 2021. Medico-legal files, medical records, and peer expert opinions were analyzed to identify the contributing factors to out-of-hospital wrong-site, wrong-procedure, and retained-object SSEs. RESULTS: A total of 276 medico-legal complaints involved a wrong-site, wrong-procedure or retained-object SSE, of which 24 (24/276; 9%) occurred out of hospital. Only twenty of these out-of-hospital complaints were included in the qualitative content analysis. We identified five main contributing factor categories to out-of-hospital SSEs. These categories included (1) incomplete preoperative verification, (2) inadequate intraoperative surgical counts, (3) insufficient review of patient medical records, (4) surgery performed without the necessary resources, and (5) administrative errors or office disorganization. Half of the complaints were assigned more than one contributing factor. The majority of out-of-hospital SSEs (19/20; 95%) resulted in an unfavourable outcome for the operating physician and most (18/20; 90%) required additional healthcare resources to resolve or mitigate the consequences of the SSE. CONCLUSIONS: Recognizing the contributing factors to an out-of-hospital SSE enables targeted improvements in facility protocols to support patient safety. Some factors identified in this dataset overlap with hospital-based contributing factors previously identified in literature (incomplete preoperative verification and inadequate surgical counts), whereas other novel factors are associated with the practice environment of an out-of-hospital setting (resource constraints, office disorganization). Addressing the identified contributing factors may mitigate the risk of SSEs in all facilities.

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.

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)0,001
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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