Development of medical checklists for improved quality of patient care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Checklists are used in both medical and non-medical industries as cognitive aids to guide users through accurate task completion. Their development requires a systematic and comprehensive approach, particularly when implemented in high intensity fields such as medicine. OBJECTIVE: A narrative review of the literature was conducted to outline the methodology to designing and implementing clear and effective medical checklists. METHODS: We systematically searched for relevant English-language medical and non-medical literature both to describe where checklists have been demonstrated to improve delivery of care and also, how to develop valid checklists. RESULTS: The MEDLINE search yielded 8303 citations of which 1042 abstracts were reviewed. On the basis of criteria for inclusion and subsequent full-manuscript review, 178 sources, including 17 non-medical publications, were included in the narrative review. This information was further supplemented by expert opinion in the area of checklist development and implementation. A small number of strategies for designing effective checklists were referenced in the literature, including utilization of pre-published guidelines, formation of expert panels and repeat pilot-testing of preliminary checklists. CONCLUSION: Despite currently available evidence, a highly effective, standardized methodology for the development and design of medical-specific checklists has not previously been developed and validated, which has likely contributed to their inconsistent use in several key fields of medicine, despite evidence of their fundamental role in error management.
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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 | 0,050 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».