Categorizing Errors and Adverse Events for Learning: A Provider Perspective
Notice bibliographique
Résumé
There is little agreement in the literature as to what types of patient safety events (PSEs) should be the focus for learning, change and improvement, and we lack clear and universally accepted definitions of error. In particular, the way front-line providers or managers understand and categorize different types of errors, adverse events and near misses and the kinds of events this audience believes to be valuable for learning are not well understood. Focus groups of front-line providers, managers and patient safety officers were used to explore how people in healthcare organizations understand and categorize different types of PSEs in the context of bringing about learning from such events. A typology of PSEs was developed from the focus group data and then mailed, along with a short questionnaire, to focus group participants for member checking and validation. Four themes emerged from our data: (1) incidence study categories are problematic for those working in organizations; (2) preventable events should be the focus for learning; (3) near misses are an important but complex category, differentiated based on harm potential and proximity to patients; (4) staff disagree on whether events causing severe harm or events with harm potential are most valuable for learning. A typology of PSEs based on these themes and checked by focus group participants indicates that staff and their managers divide events into simple categories of minor and major events, which are differentiated based on harm or harm potential. Confusion surrounding patient safety terminology detracts from the abilities of providers to talk about and reflect on a range of PSEs, and from opportunities to enhance learning, reduce event reoccurrence and improve patient safety at the point of care.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».