Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Double checking is a standard practice in many areas of health care, notwithstanding the lack of evidence supporting its efficacy. We ask in this study: 'How do front line practitioners conceptualize double checking? What are the weaknesses of double checking? What alternate views of double checking could render it a more robust process?' METHOD: This is part of a larger qualitative study based on 85 semi-structured interviews of health care practitioners in general internal medicine and obstetrics and neonatology; thematic analysis of the transcribed interviews was undertaken. Inductive and deductive themes are reported. RESULTS: Weaknesses in the double checking process include inconsistent conceptualization of double checking, double (or more) checking as a costly and time-consuming procedure, double checking trusted as an accepted and stand-alone process, and double checking as preventing reporting of near misses. Alternate views of double checking that would render it a more robust process include recognizing that double checking requires training and a dedicated environment, Introducing automated double checking, and expanding double checking beyond error detection. These results are linked with the concepts of collective efficiency thoroughness trade off (ETTO), an in-family approach, and resilience. CONCLUSION(S): Double checking deserves more questioning, as there are limitations to the process. Practitioners could view double checking through alternate lenses, and thus help strengthen this ubiquitous practice that is rarely challenged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».