为了设计一个在线的手术不良事件(adverse event)及失败事件(near-miss event)上报系统，建立一种自动识别事件模式的方法，并评估临床医生上报不良事件时的行为模式，美国西北大学费恩伯格医学院外科的Karl Y Bilimoria等进行了一项为期两年的研究，并将其结果发表在2009年4月出版的《Archives of Surgery》上。

研究者建立了一个在线的上报系统，用来收集每周由医生上报的手术不良事件，并分析其发生率和死亡率（Morbidity and Mortality, M&M）；同时也接受匿名上报的手术不良或失败事件。这个系统统计出的不良事件发生频率将与医院数据库内的相关数据进行比对，以此来评价不良事件上报的完整性。

从2005年9月～2007年8月，该系统共收集了医生上报的957（6.2%）例不良事件和34（0.2%）例匿名报告，涵盖15524例手术患者。自动模式识别系统从M&M报告中共总结出了4种事件模式和3种匿名或失败事件报告模式。结果仅有25%的并发症和42%的入院病人死亡数据得到报告。总计75.2%的不良事件导致了永久性的功能丧失或死亡，却被认为是疾病本身的原因。值得注意的是，自从2006年5月开始采用在线申报系统以后，手术并发症的报告率有所增加（见图2），显示出这个在线申报系统的在手术不良事件申报中所能起到的推动作用。

据此，研究者认为，手术不良事件上报的现状存在着严重的报告不全现象，他们设计的这个界面友好的在线上报系统，应该在医院外科，尤其是那些教学医院的手术科室，得到更加广泛的应用。（编译：贾玉华）