A cross-sectional mixed methods study protocol to generate learning from patient safety incidents reported from general practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Incident reports contain descriptions of errors and harms that occurred during clinical care delivery. Few observational studies have characterised incidents from general practice, and none of these have been from the England and Wales National Reporting and Learning System. This study aims to describe incidents reported from a general practice care setting. METHODS AND ANALYSIS: A general practice patient safety incident classification will be developed to characterise patient safety incidents. A weighted-random sample of 12,500 incidents describing no harm, low harm and moderate harm of patients, and all incidents describing severe harm and death of patients will be classified. Insights from exploratory descriptive statistics and thematic analysis will be combined to identify priority areas for future interventions. ETHICS AND DISSEMINATION: The need for ethical approval was waivered by the Aneurin Bevan University Health Board research risk review committee given the anonymised nature of data (ABHB R&D Ref number: SA/410/13). The authors will submit the results of the study to relevant journals and undertake national and international oral presentations to researchers, clinicians and policymakers.
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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 | 0,075 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,015 |
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 ».