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Applying Risk Management Principles to Medical Devices Performance Assurance Program—Defining the Process

2008· article· en· W2107098043 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiomedical Instrumentation & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensHealth Sciences CentreManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Risk managementMedical deviceProcess managementRisk analysis (engineering)Computer scienceEngineeringBusinessBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomedical Instrumentation & Technology 401 The management of medical devices entails a number of essential components. These include technology assessment, acquisition, inventory control, repair service, in-service education, performance assurance (PA), etc. The PA program, in some cases referred to as preventive maintenance (PM), deals with device operation, performance, and safety. In this paper, PM is regarded as a specific subcomponent or activity of the PA program. The PA program is defined as “a planned and scheduled method of performing inspections for performance verification, preventive maintenance, and safety testing.”1 In this context, performance verification (PV) entails testing according to a written procedure to ensure that equipment is performing within specified performance limits and PM is a planned periodic procedure for cleaning, lubricating, adjusting, and replacing components whose failure may impair equipment function. Safety testing (ST) in this context is performed to verify that equipment is in compliance with electrical safety requirements. Therefore, PA=PV+PM+ST. A similar equation was described by Ridgway2 but with slightly different terminology. In practice, performance assurance includes management of the program and development of test protocols/procedures.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,363 · 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