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Enregistrement W2003700736 · doi:10.1111/j.1744-1609.2008.00117.x

The epistemology of patient safety research

2008· article· en· W2003700736 sur OpenAlexaff
W. B. Runciman, G. Ross Baker, Philippe Michel, Itziar Larizgoitia Jauregui, Richard Lilford, Anne Andermann, Rhona Flin, William B. Weeks

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Evidence-Based Healthcare · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditPatient safetyRisk analysis (engineering)Context (archaeology)Scope (computer science)Risk managementProcess (computing)Health careObservational studyQuality (philosophy)BusinessKnowledge managementProcess managementComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient safety has only recently been subjected to wide-spread systematic study. Healthcare differs from other high risk industries in being more diverse and multi-contextual, and less certain and regulated. Also many patient safety problems are low-frequency events associated with many, varied contributing factors. The subject of this paper is the epistemology of patient safety (the science of the method of finding out about patient safety). Patient safety research is considered here on the background of a risk management framework which requires researchers to: • Understand the context - as a subset of healthcare quality, services and systems research, with technical and human behavioural (cultural) components and a range of external and internal organisational influences, a wide range of research disciplines is necessary • Identify the risks - identify the things that go wrong and the frequency and nature of different types of incidents from sources such as medical record review, observational studies, audit, incident and medico-legal reports • Analyse the risks - deconstruct the things that go wrong, identifying contributing factors and trying to detect trends and patterns in contributing factors, detection, mitigation factors, ameliorating factors and actions taken to reduce risk • Evaluate the risks - decide on priorities, identifying preventive and corrective strategies and judging the risk- and cost-benefit of potential corrective strategies such as standardisation or simplification of a process or device • Manage the risk - evaluate and scope preventive and/or corrective strategies and then implement these, or place the problem on a risk register pending solution, or accept that what is needed is unaffordable • Communicate and consult - use interactive sessions, audit, on-going feedback, reminders and patient mediated prompts • Monitor and review the state of the problem - get baseline trends and patterns so that changes can be tracked and properly attributed to an intervention A hierarchy of levels of evidence has been proposed for clinical research and we argue that insufficient weighting has been given to lower ranked levels of research and to qualitative research, although critical interpretive synthesis is now gaining acceptance in mainstream thinking (e.g. by the Cochrane Collaboration). Fundamental challenges remain including how to grasp the elusive concept of patient safety, how to quantify, characterise and cost the problems, how to judge the extent to which harm can be attributed to errors, violations or system failures, how to identify contributing factors and the extent to which they can be implicated, how to judge whether incidents or their precursors are preventable, how to generate strong evidence to make healthcare safer and how to translate research into practice. Future directions include addressing the mundane as well as rare, dramatic events, and developing further research in non-hospital settings and in developing countries. In summary, a mixture of qualitative and quantitative methods, using information from all available data sources and combining retrospective, real time and prospective study designs, is necessary to address some of the more difficult patient safety problems.

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)0,131
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · 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 enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1310,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0100,111
Communication savante0,0300,029
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0130,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,560
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,012 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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