MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2098917240 · doi:10.1136/qshc.2009.035147

Tracing the foundations of a conceptual framework for a patient safety ontology

2010· article· en· W2098917240 sur OpenAlexafffund
W. B. Runciman, G. Ross Baker, Philippe Michel, Susan Dovey, Richard Lilford, Natasja Koitzsch Jensen, Rhona Flin, William B. Weeks, Pierre Lewalle, Itziar Larizgoitia, David Bates

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilFaculty of Medicine, McGill UniversityBrigham and Women's Hospital
Mots-clésPatient safetyOntologyHealth careQuality (philosophy)MedicineConceptual frameworkComputer scienceKnowledge managementData scienceProcess managementEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In work for the World Alliance for Patient Safety on research methods and measures and on defining key concepts for an International Patient Safety Classification (ICPS), it became apparent that there was a need to try to understand how the meaning of patient safety and underlying concepts relate to the existing safety and quality frameworks commonly used in healthcare. OBJECTIVES: To unfold the concept of patient safety and how it relates to safety and quality frameworks commonly used in healthcare and to trace the evolution of the ICPS framework as a basis of the electronic capture of the component elements of patient safety. CONCLUSION: The ICPS conceptual framework for patient safety has its origins in existing frameworks and an international consultation process. Although its 10 classes and their semantic relationships may be used as a reference model for different disciplines, it must remain dynamic in the ever-changing world of healthcare. By expanding the ICPS by examining data from all available sources, and ensuring rigorous compliance with the latest principles of informatics, a deeper interdisciplinary approach will progressively be developed to address the complex, refractory problem of reducing healthcare-associated harm.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Quality & SafetyMême sujetPatient Safety and Medication ErrorsTravaux en français237 207