Multi-Professional Mortality Review: Supporting a Culture of Teamwork in the Absence of Error Finding and Blame-Placing
Notice bibliographique
Résumé
Commitment to patient safety must be a priority of every healthcare institution. York Central Hospital has implemented a quality initiative to address multi-professional issues that result from a significant sentinel event where there is a notion of perceived wrongdoing due to an adverse and/or unexpected outcome--the Multi-Professional Mortality Review process. Unlike the traditional approach to professional review in healthcare, which results in a culture of error finding and blame-placing, this process acknowledges the fact that human errors can occur, reaffirms what is working well and ensures that steps are taken to mitigate the effects of the sentinel event under consideration. The review panel consists of healthcare professionals who have been involved in the case. The panel reviews the case and makes recommendations to senior clinical committees and hospital administration. The multi-professional review process has been met with a positive response at York Central Hospital and, to date, has served as a driving force behind the implementation of a number of systemic and professional changes.
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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 | 0,096 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».