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Enregistrement W2098608721 · doi:10.1111/j.1365-2834.2009.00974.x

The nature of safety problems among Canadian homecare clients: evidence from the RAI-HC<sup>©</sup>reporting system

2009· article· en· W2098608721 sur OpenAlexafffundabout
Diane Doran, John P. Hirdes, Régis Blais, G. Ross Baker, Jennie Pickard, Micaela Jantzi

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversité de MontréalHomewood Research InstituteSante MontrealUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Patient Safety Institute
Mots-clésNova scotiaPatient safetyMedicineFamily medicineIncident reportHealth careNursingMedical emergencyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM(S): The purpose of this study was to identify the nature of patient safety problems among Canadian homecare (HC) clients, using data collected through the RAI-HC((c)) assessment instrument. BACKGROUND: Problems of patient safety have been well documented in hospitals. However, we have very limited data about patient safety problems among HC clients. METHOD(S): The study methodology involved a secondary analysis of data collected through the Canadian home care reporting system. The study sample consisted of all HC clients who qualified to receive a RAI-HC assessment from Ontario, Nova Scotia and Winnipeg Regional Health Authority for the 2003-2007 reporting period. There were a total of 238 958 cases available for analysis; 205 953 from Ontario, 26 751 from Nova Scotia and 6254 from Winnipeg Regional Health Authority. RESULTS: New fall (11%), unintended weight loss (9%), new emergency room (ER) visits (7%) and new hospital visits (8%) were the most prevalent potential adverse events identified in our study. A small proportion of the HC clients experienced a new urinary tract infection (2%). CONCLUSION(S): Understanding clients' risk profiles is foundational to effective patient care management. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: We need to begin to develop evidence about best practices for ameliorating safety risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations40
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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