Notice bibliographique
Résumé
Clinicians must celebrate and study medical errors. The dark culture of blame must be replaced by a scholarly culture of safety. This commentary presents six cases that show what we can learn from errors. The first step to identifying and understanding patient safety problems is to develop a common language for discussing patient safety. Latent unsafe conditions are ongoing circumstances of daily practice that reduce the safety of patients. An error is the failure ofa planned action to be completed as intended (error of execution), or the use of a wrong plan to achieve an aim (error of planning). Errors can be intercepted by appropriate action that minimizes the threat to patient safety. An adverse event is any unintended result of medical treatment that results in prolonged hospital stay, morbidity or mortality. If an adverse event is caused by an error, or series of errors, then it is a preventable adverse event. The teaching hospital is the first place where students (physicians, nurses, pharmacists and all other disciplines) are exposed to the culture of healthcare. It is essential to expose students to a culture of safety early in their training. Clinicians can make safety an academically important activity. Clinicians will find it difficult to undertake major safety initiatives given the existing constraints on time and energy. Although clinicians can identify the safety problems,there must also be a commitment to understand safety problems and make improvements. It is strongly recommended that hospitals train, implement and support Patient Safety Consultation Teams.
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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 | 0,042 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,028 |
| Communication savante | 0,021 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,067 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,014 |
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 ».