Learning from errors in radiology to improve patient safety.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».