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Enregistrement W2029294889 · doi:10.1097/pts.0000000000000139

Development of an Electronic Pediatric All-Cause Harm Measurement Tool Using a Modified Delphi Method

2014· article· en· W2029294889 sur OpenAlex
David C. Stockwell, Hema Bisarya, David C. Classen, Eric S. Kirkendall, Peter Lachman, Anne Matlow, Eric Tham, Dan Hyman, Elizabeth Searles, Stephen E. Muething, Paul J. Sharek

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Safety · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmDelphi methodVettingPatient safetyProcess (computing)DelphiMedicineComputer scienceRisk analysis (engineering)PsychologyComputer securityArtificial intelligenceHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To have impact on reducing harm in pediatric inpatients, an efficient and reliable process for harm detection is needed. This work describes the first step toward the development of a pediatric all-cause harm measurement tool by recognized experts in the field. METHODS: An international group of leaders in pediatric patient safety and informatics were charged with developing a comprehensive pediatric inpatient all-cause harm measurement tool using a modified Delphi technique. The process was conducted in 5 distinct steps: (1) literature review of triggers (elements from a medical record that assist in identifying patient harm) for inclusion; (2) translation of triggers to likely associated harm, improving the ability for expert prioritization; (3) 2 applications of a modified Delphi selection approach with consensus criteria using severity and frequency of harm as well as detectability of the associated trigger as criteria to rate each trigger and associated harm; (4) developing specific trigger logic and relevant values when applicable; and (5) final vetting of the entire trigger list for pilot testing. RESULTS: Literature and expert panel review identified 108 triggers and associated harms suitable for consideration (steps 1 and 2). This list was pared to 64 triggers and their associated harms after the first of the 2 independent expert reviews. The second independent expert review led to further refinement of the trigger package, resulting in 46 items for inclusion (step 3). Adding in specific trigger logic expanded the list. Final review and voting resulted in a list of 51 triggers (steps 4 and 5). CONCLUSIONS: Application of a modified Delphi method on an expert-constructed list of 108 triggers, focusing on severity and frequency of harms as well as detectability of triggers in an electronic medical record, resulted in a final list of 51 pediatric triggers. Pilot testing this list of pediatric triggers to identify all-cause harm for pediatric inpatients is the next step to establish the appropriateness of each trigger for inclusion in a global pediatric safety measurement tool.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,262 · 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