A proposed framework to improve the safety of medical devices in a Canadian hospital context
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Medical devices are used to monitor, replace, or modify anatomy or physiological processes. They are important health care innovations that enable effective treatment using less invasive techniques, and they improve health care delivery and patient outcomes. Devices can also introduce risk of harm to patients. Our objective was to propose a surveillance system framework to improve the safety associated with the use of medical devices in a hospital. MATERIALS AND METHODS: The proposed medical device surveillance system incorporates multiple components to accurately document and assess the appropriate actions to reduce the risk of incidents, adverse events, and patient harm. The assumptions on which the framework is based are highlighted. The surveillance system was designed from the perspective of a tertiary teaching hospital that includes dedicated hospital staff whose mandate is to provide safe patient care to inpatients and outpatients and biomedical engineering services. RESULTS: The main components of the surveillance system would include an adverse medical device events database, a medical device/equipment library, education and training, and an open communication and feedback strategy. Close linkages among these components and with external medical device/equipment networks to the hospital must be established and maintained. A feedback mechanism on medical device-related incidents, as well as implementation and evaluation strategies for the surveillance system are described to ensure a seamless transition and a high satisfactory level among the hospital staff. The direct cost items of the proposed surveillance system for consideration, and its potential benefits are outlined. CONCLUSION: The effectiveness of the proposed medical device surveillance system framework can be measured after it has been implemented in a Canadian hospital facility.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle