Ethics policy review: a case study in quality improvement
Notice bibliographique
Résumé
Policy work is often cited as one of the primary functions of Hospital Ethics Committees (HECs), along with consultation and education. Hospital policies can have far reaching effects on a wide array of stakeholders including, care providers, patients, families, the culture of the organisation and the community at large. In comparison with the wealth of information available about the emerging practice of ethics consultation, relatively little attention has been paid to the policy work of HECs. In this paper, we hope to advance the development of best practices in HEC policy work by describing the quality improvement process that we undertook at Hamilton Health Sciences, Hamilton, Ontario, Canada. In the first section of the paper we describe the context of our HEC policy work, and the shortcomings of our historical review process. In subsequent sections, we detail the quality improvement project we undertook in 2010, the results of the project and the specific tools we developed to enhance the quality of HEC policy work. Our goal in sharing this organisational case study is to prompt other HECs to publish qualitative descriptions of their policy work, in order to generate a body of knowledge that can inform the development of best practices for ethics policy review.
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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 | 0,139 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».