Implementation of a Safety Framework in a Rehabilitation Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Broadening the Patient Safety AgendaS afety literature specific to rehabilitation is extremely sparse.Most of the attention to date has been on developing standards for acute care hospitals, an environment of short stays, acute illnesses, invasive interventions and frequent changes in applied therapeutic modalities.At the other end of the spectrum, long-term care standards are also being developed, primarily focusing on input measures (e.g., number of medications, use of restraints).We do not know if these standards can be appropriately applied whole or in a modified manner to a medium-sized rehabilitation hospital that falls between these two sectors in terms of acuity and intensity of intervention.The purpose of this article is to describe an organizational patient safety change management plan within a large academic rehabilitation institution, how this plan was developed and implemented and key learnings from this initiative as we continue to move forward.This safety initiative was undertaken at the Toronto Rehabilitation Institute, an institution born in 1998 from a four-hospital merger.The hospital, a fully affiliated hospital of the University of Toronto, operates in-patient and outpatient facilities on five sites and employs approximately 1,800 people.
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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 | 0,046 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».