SafetyNET: An interdisciplinary research program to support a safety culture for spinal manipulation therapy
Notice bibliographique
Résumé
A team of interdisciplinary research leaders have taken a novel approach to support a patient safety culture for spinal manipulation therapy (SMT) providers. The aim was to devise a team-based approach to identify modifiable and non-modifiable patient and provider risk factors. SafetyNET has four main areas of inquiry, led by five principal investigators. The SafetyNET initiative began with qualitative research regarding patient safety, including identification of potential facilitators and barriers to patient safety research. Simultaneously, a health law team is conducting research to identify potential barriers to patient safety research, including the risk of litigation. Feedback from both the qualitative and health law team is informing the development and implementation of an active surveillance reporting and learning system. This information in turn, helps inform our basic science team toward investigation of the potential mechanism of action for SMT-related adverse events. One outcome of the SafetyNET initiative is to provide a model for other disciplines and jurisdictions with respect to improving safety in procedures common to several regulated health disciplines. This article belongs to the Special Issue: Ensuring and Improving Patients Safety in Integrative Health Care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,117 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».