Estimating the Frequency of Inpatient Adverse Events Using a 2-Step Retrospective Chart Review: Initial Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lower- and middle-income countries bear a disproportionate share of the global burden of adverse events in health care. Despite this, patient safety research is predominantly conducted in high-income countries with well-developed health care systems, resulting in evidence and methodologies that have limited applicability in resource-constrained settings. OBJECTIVE: This pilot study primarily aimed to identify the most suitable methodology for a full-scale study to detect inpatient adverse events at a tertiary care hospital in a lower- to middle-income country. Second, we aimed to use our experience with this study to further adapt the selected methodology to our setting. METHODS: This external pilot study used a 2-step retrospective chart review methodology. Two separate screening tools, tools 1A and 1B, were compared to identify which performed better in our setting. We reviewed the medical records of patients who were discharged between January 1, 2019, and December 31, 2019, from a tertiary care hospital in a lower- to middle-income country in South Asia. The main outcome of interest was the rate of adverse events among hospitalized patients reported as the total number of adverse events experienced per 100 admissions. RESULTS: A total of 100 medical records were screened using tool 1A, with the mean patient age being 39.2 (SD 27.7) years and the mean length of stay being 3.3 (SD 2.8) days. Only 1 adverse event was identified using tool 1A, resulting in an adverse event rate of 1 event per 100 hospital admissions. Tool 1B was also used to screen a total of 100 medical records. The mean patient age was found to be 39.8 (SD 28.4) years, with the mean length of stay being 3.5 (SD 3.4) days. A total of 30 adverse events were identified across 22 patient files, with 18 (60%) considered preventable, resulting in an adverse event rate of 30 events per 100 hospital admissions. CONCLUSIONS: This study demonstrates that tool 1B, adapted from the Global Trigger Tool for Measuring Adverse Events, represents an appropriate and sensitive methodology to identify adverse events among hospitalized patients in a lower- to middle-income country. Furthermore, the findings and experiences of this study were used to improve the design and procedures of our research methodology before implementation in a full-scale study. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1136/bmjopen-2023-076971.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».