Patient safety research: an overview of the global evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unsafe medical care may cause substantial morbidity and mortality globally, despite imprecise estimates of the magnitude of the problem. To better understand the extent and nature of the problem of unsafe care, the WHO World Alliance for Patient Safety commissioned an overview of the world's literature on patient safety research. METHODS: Major patient safety topics were identified through a consultative and investigative process and were categorised into the framework of structure, process and outcomes of unsafe care. Lead experts examined current evidence and identified major knowledge gaps relating to topics in developing, transitional and developed nations. The report was reviewed by internal and external experts and underwent improvements based on the feedback. FINDINGS: Twenty-three major patient safety topics were examined. Much of the evidence of the outcomes of unsafe care is from developed nations, where prevalence studies demonstrate that between 3% and 16% of hospitalised patients suffer harm from medical care. Data from transitional and developing countries also suggest substantial harm from medical care. However, considerable gaps in knowledge about the structural and process factors that underlie unsafe care globally make solutions difficult to identify, especially in resource-poor settings. INTERPRETATION: Harm from medical care appears to pose a substantial burden to the world's population. However, much of the evidence base comes from developed nations. Understanding the scope of and solutions for unsafe care for the rest of the world is a critical component of delivering safe, effective care to all of the world's citizens.
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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 | 0,080 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| 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 ».