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Enregistrement W179018554

Patient Safety Law: From Silos to Systems

2006· article· en· W179018554 sur OpenAlexaboutno aff
Jocelyn Downie, William Lahey, Don Ford, Elaine Gibson, Mary Susan Thomson, Tom Ward, Fiona McDonald, Alison Shea

Notice bibliographique

RevueFaculty of Law; Australian Centre for Health Law Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careOccupational safety and healthPatient safetyBusinessPublic relationsScale (ratio)Public healthHealth lawHealth policyPolitical scienceEconomic growthPublic administrationMedicineInternational healthNursingLawEconomicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient safety has become a significant and pressing policy issue. Around the world, governments, the health care sector and the public are increasingly cognizant of the need to improve the safety of care delivered by their health systems. Pressure for change has been created by highly publicized incidents in a number of countries involving unsafe acts that were significant both in scale and consequence and a number of empirical studies that revealed the high rates of unsafe acts and their consequences. The costs of unsafe health care – both personal and fiscal – to individuals, their families and their communities and to the state are massive. In this research project we explored one particular avenue for change – that is, the use of legal instruments by governments to improve patient safety. We did this through a comparative review of the use of legal instruments or frameworks in other countries (specifically Australia, Denmark, New Zealand, the United Kingdom, and the United States) as well as two non-health care related sectors in Canada (transportation and occupational health and safety). We began this research by reviewing the legal instruments and undertaking extensive literature reviews. Further information was gathered through in-person interviews with policy-makers and academics in the countries studied, and from policy-makers and academics expert in the health, occupational health and safety, and transportation sectors in Canada. Once descriptions of the various countries and sectors were drafted, we held small-group meetings with local experts on particular aspects of patient safety. We then hosted a national consultation meeting. We subsequently drafted this final report and the appendices, which fully describe the results of the background research. Finally, we prepared a summary version of the report as well as posters and papers to be published and delivered at conferences and meetings with relevant groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0110,069
Communication savante0,0320,054
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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