Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this review is to examine factors that may explain why other industries are considered ultrasafe while progress toward preventing adverse events in health care is not considered to have reached that level. Design/methodology/approach The paper is a narrative review. Findings Despite a decade of intense effort, the problem of patient harm in health care facilities remains a challenge. A recent study of ten hospitals in North Carolina, which have actively engaged in patient safety initiatives, reported rates of adverse events similar to those in the Institute of Medicine report, To Err Is Human in 1999. Seven key issues and their interaction are described. Research limitations/implications This review focuses on broad issues that likely impede progress generally, not on individual project or individual hospital program success stories. Originality/value The authors believe the difficulty in making significant headway on the patient safety agenda is due in part to the fact that it was always going to be a long (indeed never ending) struggle – aviation for example took almost 60 years to become ultra‐safe – and in part to misunderstanding the nature of the dynamics that are involved in the generation of adverse events in risk critical industries. The paper reflects on the nature of the safety initiatives that health care has tended to focus on, but which have not sufficiently taken note of central concepts of safety science, as well as on features of the health care system itself that have impeded, in the authors' view, progress on enhancing patient safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».