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Learning from CIRS to optimise patient safety in handovers

  • Introduction: Handovers are a central process for ensuring information continuity in patient care and, therefore, possess a major influence on patient safety as errors due to poor handovers can lead to life-threatening events. Education to improve handovers and ensure safe patient care can be supported by using critical incident reporting systems (CIRS). The aim of the study is to perform a content analysis of a national CIRS-database with regard to identifying adverse events in handovers situations and to derive competencies for the development of continuing education from these findings. Methods: A meta model served as a research framework to merge the empirical findings with the London protocol of analysing critical events and the Canadian framework of safety competencies. Relevant cases to be investigated were searched in a freely accessible German CIRS database. Results: A total of 253 case descriptions were found and analysed. Team factors emerged as the most frequently reported influencing factors following the analysis of the London protocol. Communication errors and missing information as well as a lack of appropriate standards and processes appeared to be the main reasons for critical events to occur. Most of the events happened in units involving surgery and intensive care. A mapping of patient safety competences with the reasons for critical events was conducted in order to determine the practical, concrete and handover related competencies. Conclusion: Data from a CIRS database and theoretical frameworks can be combined to extract meaningful information about patient safety risks in handover situations. The results are useful for developing curricula to improve handovers based on patient safety competencies.
  • Einleitung: Übergaben spielen eine wichtige Rolle zur Sicherstellung der Informationskontinuität in der Patientenversorgung und üben damit einen großen Einfluss auf die Patientensicherheit aus. Fehler in der Durchführung von Übergaben können lebensbedrohliche Ereignisse nach sich ziehen. Weiterbildung und Schulung zur Verbesserung von Übergaben können durch den Einsatz von Critical Incident Reporting Systemen (CIRS) unterstützt werden. Ziel der Studie ist es, eine Inhaltsanalyse einer nationalen CIRS-Datenbank im Hinblick auf die Identifizierung von unerwünschten Ereignissen im Rahmen von Übergaben durchzuführen und daraus Kompetenzen für die Entwicklung der Fortbildung abzuleiten. Methoden: Ein Metamodell diente als Forschungsrahmen, um die empirischen Ergebnisse mit dem London-Protokoll zur Systemanalyse klinischer Zwischenfälle und den Patientensicherheitskompetenzen des Canadian Patient Safety Institute zusammenzuführen. Die zu untersuchenden Fälle wurden in einer frei zugänglichen deutschen CIRS-Datenbank recherchiert. Ergebnisse: Insgesamt wurden 253 relevante Fälle gefunden und analysiert. Teamfaktoren erwiesen sich als die am häufigsten berichteten Einflussfaktoren gemäß dem London-Protokoll. Kommunikationsfehler und fehlende Informationen sowie das Fehlen geeigneter Standards und Prozesse waren die Hauptgründe für das Auftreten kritischer Ereignisse. Die meisten Ereignisse traten auf chirurgischen und intensivmedizinischen Stationen auf. Um die praktischen, konkreten und übergabebezogenen Kompetenzen zu bestimmen, wurde ein Mapping der Patientensicherheitskompetenz mit den Gründen für das Auftreten kritischer Ereignisse durchgeführt. Diskussion: Daten aus einer CIRS-Datenbank und theoretische Rahmenwerke können kombiniert werden, um aussagekräftige Informationen über die Patientensicherheitsrisiken in Übergabesituationen zu gewinnen. Die Ergebnisse sind nützlich für die Entwicklung von Curricula zur Verbesserung von Übergaben auf der Grundlage von Patientensicherheitskompetenzen.

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Metadaten
Author:Nicole EgbertORCiD, Ursula Hertha HübnerORCiD
Title (English):Learning from CIRS to optimise patient safety in handovers
URN:urn:nbn:de:bsz:959-opus-19587
DOI:https://doi.org/10.3205/mibe000213
ISSN:1860-9171
Parent Title (English):GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Document Type:Article
Language:English
Year of Completion:2020
Release Date:2021/05/20
Volume:16
Issue:3
Page Number:15
Faculties:Fakultät WiSo
DDC classes:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 610 Medizin, Gesundheit
Review Status:Veröffentlichte Fassung/Verlagsversion
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International