Making Patients Safer! Reducing Error in Canadian Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Media reports of adverse events experienced by patients raise questions about whether these are isolated exceptions or part of a larger problem. There is no reliable Canadian data on medical error; but there is little reason to expect that the situation differs markedly from Australia or the United States which have rigorously studied the problem. Research in Australia has concluded that as many as 16% of hospital patients are injured as a result of their treatment. The Australian study and more recent research in the United States have created widespread concern that an epidemic of error exists in healthcare. Fortunately, experts in healthcare and other industries, have pointed toward a number of solutions that will reduce these errors. Three key strategies need to be pursued First, better information about the numbers and types of errors that occur is needed to help pinpoint change efforts. Non-punitive reporting policies must be put in place, to assist in altering the traditional culture of blame that has discouraged error reporting. Second, a set of strategies have to focus on developing more effective systems, including physician-order entry and medication administration systems which have been shown to have a dramatic impact in reducing errors. These systems are expensive, but their importance in reducing injury - and greatly reducing the costs of additional care that come from such injuries - make them an essential part of the answer. Finally, healthcare organizations need to work to create more effective cultures oriented toward preventing errors and intercepting errors that inevitably occur. These cultures will require a new emphasis on teamwork, a continual focus on redesigning care systems, particularly in high risk areas such as operating rooms, intensive care units and emergency rooms. These are not easy tasks and will require investments in new equipment and new skills. These steps are essential if we are to maintain public confidence in healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».