The Clinical Area Safety Assessment, a Peer Review of Safety across an Acute Trust
Notice bibliographique
Résumé
Background Most hospitals have developed processes to manage risk in a reactive manner. Few, however, have instituted proactive systems for the identification of latent risk that has the potential to cause harm. Objective To develop a process for the identification of potential risks to safety across all clinical areas of a hospital. Methods Every clinical department in Cambridge University Hospitals Foundation Trust (CUHFT) underwent peer assessment to confirm that the Trust’s processes for safety were in place and identify possible threats to the safety of patients. This assessment consisted of a number of elements that included review of routinely collected data, observed clinical care and a safety questionnaire. The methodology used to apply this process is described. Results The outcomes of 33 clinical area safety assessments (CASA) are reported. No department was awarded unconditional accreditation nor have any had their service suspended. A number of recurrent issues emerged, the most common being that 31% of departments failed to fully comply with Trust requirements for governance and 12% needed to improve compliance with patient safety standards. Concerns related to documentation were identified in 11% of assessments. To date the programme has cost approximately £111,000 with each review requiring approximately 130 hrs to complete. Conclusions The CASA programme has offered an opportunity to improve standardisation in governance and optimise safety processes across our hospital. It has facilitated the dissemination of good practice amongst teams to resolve common problems. Suggestions as to how we plan to further refine this peer review process are offered.
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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 | 0,144 | 0,490 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».