Achieving the National Quality Forum's “Never Events”
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Review the evidence regarding methods to prevent wrong site operations and present a framework that healthcare organizations can use to evaluate whether they have reduced the probability of wrong site, wrong procedure, and wrong patient operations. SUMMARY BACKGROUND DATA: Operations involving the wrong site, patient, and procedure continue despite national efforts by regulators and professional organizations. Little is known about effective policies to reduce these "never events," and healthcare professional's knowledge or appropriate use of these policies to mitigate events. METHODS: A literature review of the evidence was performed using PubMed and Google; key words used were wrong site surgery, wrong side surgery, wrong patient surgery, and wrong procedure surgery. The framework to evaluate safety includes assessing if a behaviorally specific policy or procedure exists, whether staff knows about the policy, and whether the policy is being used appropriately. RESULTS: Higher-level policies or programs have been implemented by the American Academy of Orthopaedic Surgery, Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations, Veteran's Health Administration, Canadian Orthopaedic, and the North American Spine Society Associations to reduce wrong site surgery. No scientific evidence is available to guide hospitals in evaluating whether they have an effective policy, and whether staff know of the policy and appropriately use the policy to prevent "never events." CONCLUSIONS: There is limited evidence of behavioral interventions to reduce wrong site, patient, and surgical procedures. We have outlined a framework of measures that healthcare organizations can use to start evaluating whether they have reduced adverse events in operations.
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 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 | 0,023 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle