Core competencies for patient safety research: a cornerstone for global capacity strengthening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tens of millions of patients worldwide suffer disabling injuries or death every year due to unsafe medical care. Nonetheless, there is a scarcity of research evidence on how to tackle this global health priority. The shortage of trained researchers is a major limitation, particularly in developing and transitional countries. OBJECTIVES: As a first step to strengthen capacity in this area, the authors developed a set of internationally agreed core competencies for patient safety research worldwide. METHODS: A multistage process involved developing an initial framework, reviewing the existing literature relating to competencies in patient safety research, conducting a series of consultations with potential end users and international experts in the field from over 35 countries and finally convening a global consensus conference. RESULTS: An initial draft list of competencies was grouped into three themes: patient safety, research methods and knowledge translation. The competencies were considered by the WHO Patient Safety task force, by potential end users in developing and transitional countries and by international experts in the field to be relevant, comprehensive, clear, easily adaptable to local contexts and useful for training patient safety researchers internationally. CONCLUSIONS: Reducing patient harm worldwide will require long-term sustained efforts to build capacity to enable practical research that addresses local problems and improves patient safety. The first edition of Competencies for Patient Safety Researchers is proposed by WHO Patient Safety as a foundation for strengthening research capacity by guiding the development of training programmes for researchers in the area of patient safety, particularly in developing and transitional countries, where such research is urgently needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,253 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».