MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W95838765 · doi:10.2013/jcpsp.691694

Learning from errors in radiology to improve patient safety.

2013· article· en· W95838765 sur OpenAlexaboutno aff
Shaista Afzal Saeed, Imrana Masroor, Gulnaz Shafqat

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMistakeSpecialtyMedicinePatient safetyFamily medicineQuarter (Canadian coin)Health care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the views and practices of trainees and consultant radiologists about error reporting. STUDY DESIGN: Cross-sectional survey. PLACE AND DURATION OF STUDY: Radiology trainees and consultant radiologists in four tertiary care hospitals in Karachi approached in the second quarter of 2011. METHODOLOGY: Participants were enquired as to their grade, sub-specialty interest, whether they kept a record/log of their errors (defined as a mistake that has management implications for the patient), number of errors they made in the last 12 months and the predominant type of error. They were also asked about the details of their department error meetings. All duly completed questionnaires were included in the study while the ones with incomplete information were excluded. RESULTS: A total of 100 radiologists participated in the survey. Of them, 34 were consultants and 66 were trainees. They had a wide range of sub-specialty interest like CT, Ultrasound, etc. Out of the 100 responders, 49 kept a personal record/log of their errors. In response to the recall of approximate errors they made in the last 12 months, 73 (73%) of participants recorded a varied response with 1 - 5 errors mentioned by majority i.e. 47 (64.5%). Most of the radiologists (97%) claimed receiving information about their errors through multiple sources like morbidity/mortality meetings, patients' follow-up, through colleagues and consultants. Perceptual error 66 (66%) were the predominant error type reported. Regular occurrence of error meetings and attending three or more error meetings in the last 12 months was reported by 35% participants. Majority among these described the atmosphere of these error meetings as informative and comfortable (n = 22, 62.8%). CONCLUSION: It is of utmost importance to develop a culture of learning from mistakes by conducting error meetings and improving the process of recording and addressing errors to enhance patient safety.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetRadiology practices and educationTravaux en français237 207