Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews safety initiatives in the health systems of the UK, Canada, Australia, and the US. Initiatives to tackle safety shortcomings involve public-private collaborations. Patient safety agencies (to institute learning, action and safety culture), adverse event reporting and, to a lesser extent, safety related performance indicators are currently used to design safer health systems. Their benefits are mixed, but there is little debate as to their possible side effects. Foreseeable adverse effects of multiple safety organisations stem from them being too many, too vague, too narrowly focused, threatened by the medical practice environment, and too optimistic. Safety related performance indicators are most developed in the US but suffer from inadequacies of administrative data, underreporting, variable indicator definitions, "extended" use, and low sensitivity of the diagnosis coding system, and arguable preventability of the prescribed conditions. A critical appraisal of the implications of these deficiencies is important to assure the safety of current health system safety initiatives and to establish evidence based safety. It is necessary to embed health system safety (as well as patient safety) in the societal culture, structures, and policies which promote effective, user centred, high performance care while allowing for healthy innovation.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».