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Enregistrement W2112478416 · doi:10.12927/hcpap..16933

Cutting Healthcare Costs without Preventable Clinical Incidents - Together We Can Improve

2001· letter· en· W2112478416 sur OpenAlexaffvenue
Wendy Nicklin

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2001
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringOpenness to experienceHealth careElement (criminal law)ConnotationRisk analysis (engineering)Public healthcarePatient safetyComputer scienceBusinessPsychologyPolitical scienceSocial psychologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical errors are receiving increasing attention as research results reveal escalation in their numbers. Three elements of this complex issue are reviewed. A systems approach to reducing the number of errors may be less than effective until the negative connotation associated with the phraseology "medical error" is changed. Healthcare restructuring, which results in the destabilization of teams, is another factor that is related to the increase in medical errors. Stabilization of the healthcare environment and/or stronger support mechanisms during change are essential. Finally, the litigious sensitivity of the public and healthcare systems overall intensifies the "error" element. This element is counter-productive to the openness required for the systems approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,1400,060
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,010

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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