滥用行为索赔数据作为质量改进工具. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. II. 定位是有效的吗?

科学领域:

• 医疗失误研究 医疗失误研究
• 改善医疗保健质量 改善医疗保健质量
• 医生的绩效分析分析.

背景情况:

• 错误执业索赔数据是识别医生疏忽和相关因素的潜在来源.
• 了解错误模式对于改善患者安全和医疗实践至关重要.

研究的目的:

• 评估失职索赔数据在识别倾向于犯疏忽错误的医生的有用性.
• 确定与特定类型的医疗错误相关的医生和医院特征.

主要方法:

• 从一个大型的新泽西州医师失职保险公司 (1977-1989) 的失职索赔记录的回顾性审查.
• 分析了来自产科/妇科,整体外科,麻醉学和放射学医生的索赔数据.
• 索赔被分为11种临床错误类型 (患者管理,技术性能,人员协调).

主要成果:

• 使用5年的历史来预测长期索赔倾向,其准确性不高 (根据专业的概率高出11%-57%).
• 医生专业是医生特征中错误概况的唯一显著预测因素.
• 医院的大小,位置和服务可以预测急性护理机构索赔的错误概况 (准确率为69%).

结论:

• 错误实践索赔历史只有中等的预测能力,使它们成为针对医生进行教育或制裁的问题.
• 需要进一步的研究来完善有效利用索赔数据以提高质量的方法.