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Enregistrement W2072077413 · doi:10.1177/0969733013509042

Patient safety and quality in healthcare

2014· editorial· en· W2072077413 sur OpenAlexaff
Ebin J Arries

Notice bibliographique

RevueNursing Ethics · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient safetyHealth careMedicineSAFERNursingBusinessMedical emergencyPublic relationsPolitical scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, health systems face constraints and challenges around patient safety and quality, lack of human resources, and rising moral distress among nurses. This concern about the gap in quality and patient safety and the need for improvement was highlighted more than a decade ago in two landmark studies by the Institute of Medicine (IOM): To Err Is Human: Building a Safer Health System and Crossing the Quality Chasm: A New Health System for the 21st Century. These reports were followed by a staggering number of scholarly publications, improvement initiatives, and the establishment of various institutions on patient safety. In 2004, the World Alliance for Patient Safety was launched to advance the goal of patient safety, to coordinate patient safety initiatives globally, and to reduce the impact of unsafe healthcare through a number of systemic programs (e.g. mobilizing patients and organizations for patient safety, addressing taxonomy, research, development, and reporting of learning systems). Additionally, an ad hoc expert group of the Alliance produced a report summarizing the evidence on patient safety, which highlighted structural, process, and outcome gaps in need of further research (e.g. safety culture, organizational determinants, structural accountability, lack of patient involvement in patient safety, adverse events, injuries related to drug treatment, and medical devices). Furthermore, the report highlighted the burden in terms of morbidity and mortality posed by unsafe healthcare globally, lack of available data from developing countries around structural and process factors contributing to unsafe care, and the applicability of data derived predominantly from developed countries to local conditions in developing countries. Recommendations were made for a better understanding of the epidemiology of adverse events and processes contributing to them in developing countries. In nursing, the response from the profession to the call for patient safety and quality has been remarkable. In an evidence-based handbook for nurses, Hughes highlighted nursing’s contributions to patient safety and quality, evidence-based practice, patient-centered care, improvement in working conditions, and the work environment for nurses, and discussed a number of opportunities for further improvement and research. Furthermore, nurses’ continuing contributions span a broad range of initiatives in practice (e.g. patient advocacy and attentiveness training and nurse-led quality improvement), education (e.g. curriculum changes to target core competencies such as evidence-based practice, informatics, and quality improvement), and research using a number of conceptual and empirical methodologies to explicate, analyze, and synthesize data and to implement and evaluate interventions (e.g. nurse-led clinics, tele-health, and care pathways). In addition, nurse leaders and nursing governing bodies responded with a number of position papers, revision of policies and Code of Ethics, and accreditation and regulatory initiatives, to demonstrate the profession’s commitment to patient safety and quality. Although there has been some progress, more still needs to be done.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,033
Communication savante0,0190,012
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,350 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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