Occurrence of potential adverse events in a large hospital
Bibliographic record
Abstract
A abordagem ao tema a segurança do paciente na assistência prestada pelos serviços de saúde é cada vez mais relevante. Investigar e conhecer os eventos adversos (EA) dentro de uma unidade que presta atendimento à saúde é essencial para entender as causas principais dos danos que podem ocasionar aos pacientes. Mediante a carência de informação epidemiológica sobre os EA no país, esta pesquisa buscou analisar os potenciais eventos adversos (pEA) registrados em prontuários de internação de pacientes adultos em hospital geral do Estado de Minas Gerais, no ano de 2015, sobretudo os incidentes relacionados aos casos cirúrgicos. Metodologicamente foram aplicados instrumentos de coleta de dados para identificar a ocorrência de pEA e verificar a associação entre pEA e os fatores de rastreamento que envolveram procedimento cirúrgico, baseados no Canadian Adverse Events Study: Tracking Form. Foram realizadas análises descritivas considerando os seguintes grupos de variáveis: características do paciente, dados da admissão, fatores intrínsecos e extrínsecos e critérios de rastreamento de pEA. As análises consistiram em avaliar as frequências absoluta e relativa dos fatores indicados pelo instrumento de coleta de dados. Para a análise das possíveis correlações e associações com pEA e procedimento cirúrgico foram realizados testes de correlação de Spearman, Qui-quadrado e Teste Exato de Fisher, respectivamente. Em todos os testes foram adotados nível de significância de α=0,05 e intervalo de confiança de 95%. Foi identificado uma correlação positiva entre idade e dias de internação nos 249 prontuários pesquisados. Na amostra estratificada de 72 prontuários que apresentaram pEA os resultados mostraram maior frequência do atendimento em pacientes do sexo masculino, cor branca, atendimento pelo Sistema Único de Saúde (SUS), internações eletivas e Classificação Internacional de Doenças (CID-10) referentes a doenças do aparelho circulatório, neoplasmas, lesões, envenenamento e outras causas externas. Foi evidenciado ainda que os fatores intrínsecos com maior porcentagem foram: hipertensão arterial, diabetes e neoplasia. Quanto aos fatores extrínsecos foram identificados: cateter venoso periférico, sonda urinária fechada e traqueostomia. Em relação a associação entre fatores intrínsecos e os procedimentos cirúrgicos, foi possível verificar a neoplasia e o fator hipoalbuminemia/desnutrição, quanto aos extrínsecos foram apontados o uso de cateter arterial e ventilação mecânica. Concluiu-se que os procedimentos cirúrgicos estão associados a pEA e que as características dos pacientes como idade, tipo de convênio, caráter de internação, fatores intrínsecos e extrínsecos podem potencializar a ocorrência de EA em ambiente hospitalar.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".