Broadening the Patient Safety Agenda to Include Safety in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
Key-Informant InterviewsKey informants were selected so that the views of people in diverse groups (e.g., family members, front-line staff, researchers, policy makers and managers) from LTC settings across Canada would be captured.Fourteen key informants, identified by an advisory committee, participated in audiotaped, semi-structured telephone interviews.The purpose of the interviews was to identify safety issues in LTC.These interviews were transcribed verbatim, and a thematic analysis of the transcripts AbstractThe recent patient safety literature has included less of an emphasis on long-term settings than on research in the acute care sector.Recognizing this knowledge gap in our understanding of safety in the long-term care sector, the Canadian Patient Safety Institute, Capital Health (Edmonton) and CapitalCare (Edmonton) have collaborated to create a research and action agenda for improving resident safety in Canadian long-term care settings.This collaboration resulted in the development of a background paper highlighting the current state of the science and 14 key-informant interviews with stakeholders across Canada.The background paper subsequently informed an invitational round-table discussion.Key findings from the key-informant interviews as well as implications for research are described in this article.
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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 | 0,103 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,039 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».