Making existing technology safer in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology, equipment and medical devices are vital for effective healthcare throughout the world but are associated with risks. These risks include device failure, inappropriate use, insufficient user-training and inadequate inspection and maintenance. Further risks within the developing world include challenging conditions of temperature and humidity, poor infrastructure, poorly trained service providers, limited resources and supervision, and inappropriately complex equipment being supplied without backup training for its use or maintenance. METHODS: This document is the product of an expert working group established by WHO Patient Safety to define the measures being taken to reduce these risks. It considers how the provision of safer technology services worldwide is being enhanced in three ways: through non-punitive and open reporting systems of technology-related adverse events and near-misses, with classification and investigation; through healthcare quality assessment, accreditation and certification; and by the investigation of how appropriate design and an understanding of the conditions of use and associated human factors can improve patient safety. RESULTS AND DISCUSSION: Many aspects of these steps remain aspirational for developing countries, where highly disparate needs and a vast range of technology-related problems exist. Here, much greater emphasis must be placed on failsafe, durable and user-friendly design--examples of which are described.
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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 | 0,036 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».