Five Topics Health Care Simulation Can Address to Improve Patient Safety: Results From a Consensus Process
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is little knowledge about which elements of health care simulation are most effective in improving patient safety. When empirical evidence is lacking, a consensus statement can help define priorities in, for example, education and research. A consensus process was therefore initiated to define priorities in health care simulation that contribute the most to improve patient safety. METHODS: An international group of experts took part in a 4-stage consensus process based on a modified nominal group technique. Stages 1 to 3 were based on electronic communication; stage 4 was a 2-day consensus meeting at the Utstein Abbey in Norway. The goals of stage 4 were to agree on the top 5 topics in health care simulation that contribute the most to patient safety, identify the patient safety problems they relate to, and suggest solutions with implementation strategies for these problems. RESULTS: The expert group agreed on the following topics: technical skills, nontechnical skills, system probing, assessment, and effectiveness. For each topic, 5 patient safety problems were suggested that each topic might contribute to solve. Solutions to these problems and implementation strategies for these solutions were identified for technical skills, nontechnical skills, and system probing. In the case of assessment and effectiveness, the expert group found it difficult to suggest solutions and implementation strategies mainly because of lacking consensus on metrics and methodology. CONCLUSIONS: The expert group recommends that the 5 topics identified in this consensus process should be the main focus when health care simulation is implemented in patient safety curricula.
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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 | 0,337 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».