Evidence-Based Review on Medical Risk Management in Canada -To provide evidence for establishing a medical risk precaution and monitoring system in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective To provide evidence for establishing a medical risk precaution and monitoring system in China by evidence-based evaluation of the medical risk monitoring and precaution system in Canada, including the current situation and corresponding prevention measures. Method According to the unified search strategy made by our research group, we searched relevant databases and official or government websites. We included articles about medical risk management, medical error and patient safety in Canada. The included articles were classified and the quality was ranked. Results A total of 15 articles were included, among which 10 were official documents (about 2/3) and 5 described research methods (about 1/3), mainly involving medical risk management or evaluation, medical error and patient safety. In 2002, Canada established its National Steering Committee on Patient Safety (NSCPS) and proposed the suggestions to integrate health care resources accross the country, build a patient safety system, and established the Canada Patient Safety Institution (CPSI) to improve patient safety. Canada revised the patient safety management system, collected and issued related information, strengthened doctor-patient communication, developed continuous education for medical staff, practiced the best medical behavior and model and improved lawsuit procedures. These activities have achieved great progress in practice. Conclusions What have been done in Canada will provide a guide for us to establish scientific patient safety system and promote public awareness of patient safety.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».