New Approaches to Improving Patient Safety: Strategy, Technology and Funding
Notice bibliographique
Résumé
I n keeping with its commitment to provide practical medication safety solutions to hospitals throughout Canada, Cardinal Health brought together nationally recognized healthcare financial thought leaders to focus on the use of innovative technology to improve patient safety in Canadian acute care hospitals.The consensus of the financial healthcare thought leaders was that improving patient safety is most importantly "the right thing to do"; a good business case is an added bonus.Avoiding adverse events (AEs), including adverse drug events (ADEs), may improve efficiencies by avoiding unnecessary costs and extended lengths of stay.This can be especially important while a "window of opportunity" exists to increase new funding for Canadian hospitals by improving efficiency ratings using the Integrated Population-Based Allocation (IPBA) methodology.Participants also explored various possibilities for funding safety technology.This Executive Summary details the Key Points that emerged from conference presentations and discussion. Need for Improved Medication SafetyLength of stay -The Canadian Adverse Events Study showed that adverse events, including preventable adverse drug events (PADEs), are associated with increased length of stay.As described below, advanced technology is now available to avert highrisk medication errors -those most likely to lead to PADEs -and help avoid increased length of stay."Given the IPBA formula, your best bet to increase funding is to reduce your cost per case while increasing or at least maintaining your number of weighted cases.Reducing length of stay would be a major driver to actually achieve that."Dennis Biesaida, BBA, CMA Corporate Director of Finance and CFO, Grey Bruce Health Services High-risk medication errors -Several factors have increased the likelihood of error in Canadian hospitals.Along with higher patient acuity and lower staffing levels, recent years have seen dramatic increases in the numbers of medications used in treatment and the complexity of medication management.While some errors cannot be avoided, (e.g., an This project profile supported by an educational grant from Cardinal Health -Alaris Products *A detailed report with references, tables and appendices can be found at www.longwoods.com/jobsite/HQ83PatientSafety.
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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 | 0,039 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,020 |
| Communication savante | 0,020 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».