Rates of Significant Preventable Adverse Events in Hospitalized Patients With Respiratory Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients admitted to the hospital with an acute illness secondary to respiratory disease are at increased risk of adverse events, many of which may be preventable. This study examined the incidence and nature of preventable adverse events (PAEs) leading to significant morbidity or mortality in a cohort of patients admitted with a primary respiratory presentation at an acute care hospital. METHODS: A review was conducted of patients admitted to a pulmonary ward at our center who were either transferred to the ICU or died on the ward between January 1, 2020 and April 19, 2021. Electronic medical records were reviewed for any indication of an event that led to clinical decompensation or death. Logistic regression was conducted to assess the association between select patient clinical factors and the occurrence of a PAE. RESULTS: Out of 874 patients admitted to the hospital's pulmonary wards, 27 patients were transferred to the ICU because of worsening medical status, while another 55 patients died on the ward. Eight patients (30%) experienced a PAE consisting of either inadvertent oxygen removal (n = 4) or aspiration (n = 4) just before requiring transfer to the ICU. Thirteen of the deceased individuals (24%) experienced PAEs just before death, including inadvertent oxygen removals (n = 7), aspiration (n = 4), or oximetry malfunction (n = 2). No specific clinical factors that could be used to predict the occurrence of PAEs were identified. CONCLUSION: Preventable adverse events were identified in over a quarter of admitted patients with respiratory disease who required an ICU transfer or died in-hospital. Enhanced surveillance of hospitalized patients with acute respiratory disease is warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».