The Influence of Strong Recommendations, Good Incident Reports and a Monitoring System over an Incident Investigation System for Healthcare Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Different industry sectors have developed numerous tools for risk management, from simple risk assessments to more complex tools like Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) and incident investigation methodologies. Although the healthcare sector deals with a highly risky environment, little has been done in the risk management area if compared to other Industries and service providers with the same level of inherent risk. To overcome these deficiencies, some methodologies have been created to fill the existing gaps in healthcare facilities. One of these tools is the incident investigation and as with any risk management tool, it is highly dependent on the way its results are communicated to the institution's administration and employees. Another shaping factor of the success of the recommendations from an incident investigation process is the follow-up applied after the recommendations are put in place. Even strong systems can fail by not giving appropriate attention for human factors on the design and implementation of recommendations, reports and follow-up procedures. This paper will discuss the importance of the development of strong recommendations after an incident investigation; a specifically designed incident investigation report, appropriate to the characteristics and mission of the institution; as well as the necessary follow-up system for the verification and control of the presented recommendations. Factors like the institution support, employee involvement, strong recommendations and adequate follow-up on the recommendations must be taken into consideration in order to obtain good safety results after an incident investigation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».