A proposed framework to improve the safety of medical devices in a Canadian hospital context
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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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».