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Enregistrement W2323989366 · doi:10.1097/pec.0b013e3182494fb8

Charting Errors in a Teaching Hospital

2012· article· en· W2323989366 sur OpenAlexaff
Savithiri Ratnapalan, Kristen Brown, Peter Cieslak, Justine Cohen-Silver, Anna Jarvis, William Mounstephen

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to assess charting errors by junior trainees in the emergency department at the beginning of the academic year and to evaluate the effect of audits and reminders in reducing charting errors in July. METHODS: Medical records from June and July 2006 were reviewed to identify incomplete documentations (charting errors) in 5 areas. The audit was repeated in July 2007 after sample charts were displayed, and reminders were sent. RESULTS: There were 129 patient records completed by 12 trainees in June 2006 and 122 by 11 trainees in July 2006. The mean charting error rate for July (24%) was significantly higher than that in June (17%) (P = 0.0041). The mean charting error rate reduced to 14% after the intervention in July 2007. CONCLUSIONS: There is a significant increase in charting errors by new trainees in July compared with June. A simple intervention of reminders and alerts significantly reduced charting errors in July.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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