Comparative Analyses of Institutions,Regulations and Administration on Healthcare Risk Management in United Kingdom,United States,Canada,Australia and Taiwan District
Notice bibliographique
Résumé
Objective Interpretation of the growing body of global literature on health care risk is compromised by a lack of common understanding and language.This series of articles aims to comprehensively compare laws and regulations,institutional management,and administration of incidence reporting systems on medical risk management in the United Kingdom,the United States,Canada,Australia,and Taiwan,so as to provide evidence and recommendations for health care risk management policy in China.Methods We searched the official websites of the healthcare risk management agencies of the four countries and one district for laws,regulatory documents,research reports,reviews and evaluation forms concerned with healthcare risk management and assessment.Descriptive comparative analysis was performed on relevant documents.Results A total of 146 documents were included in this study,including 2 laws(1.4%),17 policy documents(11.6%),41 guidance documents(28.1%),37 reviews(25.3%),and 49 documents giving general information(33.6%).The United States government implemented one law and one rule of patient safety management,while the United Kingdom and Australia each issued professional guidances on patient safety improvement.The four countries implemented patient safety management policy on four different levels: national,state/province/district,hospital,and non-governmental organization.Conclusion The four countries and one district adopted four levels of patient safety management,and the administration modes can be divided into an NGO-led mode represented by the United States and Canada and a government-led mode represented by the United Kingdom,Australia,and Taiwan.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».