Five Topics Health Care Simulation Can Address to Improve Patient Safety: Results From a Consensus Process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle