Notice bibliographique
Résumé
In their paper "Front-Line Ownership: Generating a Cure Mindset for Patient Safety," Zimmerman and her colleagues introduce us to the novel concept of FLO - front-line ownership - within the quality and safety arena. Based on their 18-month study of nosocomial infections within five Canadian hospitals, the authors highlight the benefits of allowing front-line staff to own and manage patient safety problems as opposed to imposing programs on them that were created by leaders who did not consult them in developing appropriate solutions.Their paper highlights many of the benefits of FLO, particularly around social networking, interdisciplinary team work and clinician engagement. But how does FLO measure up in the context of other more technical methods of managing adverse events within healthcare organizations? What are the benefits and weakness of FLO? Is FLO consistent with external accreditation requirements and the drive for greater standardization? Will its necessarily longer time frame consign it to a few small-scale research projects or is there real potential to use FLO techniques for other quality and safety problems beyond nosocomial infections?
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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 | 0,016 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,030 |
| Communication savante | 0,012 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,083 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».