Comparative Analyses on Methods and Tools for Medical Risk Management and Assessment in the United Kingdom,the United States,Canada,Australia and Taiwan Region
Notice bibliographique
Résumé
Objective To comprehensively compare the methods and tools for medical risk management and assessment in the United Kingdom,the United States,Canada,Australia and Taiwan region(hereafter shortened as countries and one region),so as to provide evidence and recommendations for medical risk management policy in China.Methods The official websites of the healthcare risk management agencies in these four countries and one region were searched to collect materials concerning healthcare risk management and monitoring,such as laws,regulatory documents,research reports,reviews and evaluation forms,then the descriptive comparative analysis was performed on the methods and tools for risk management.Results a) A total of 146 documents were included in this study,including 2 laws,17 regulatory documents,41 guidelines,37 reviews and 49 documents about general information;b) The United Kingdom applied the integrated risk management;Australia and Taiwan adopted the classical risk management process,including risk identification,risk analysis,risk evaluation and risk control,while the United States and Canada mainly chose the prospective failure mode and effects analysis(FMEA) for clinical risk management;c) The severity of clinical risk was divided into five grades in the United Kingdom and Australia,and six in Taiwan,respectively.The frequency of medical risk was divided into five grades with four grade responses in above two countries and one region;and d) There were almost the same processes and tools about Root Cause Analysis(RCA),but a little difference in the objects of analysis in these four countries and one region.Conclusion There are three models of risk management with the same assessment tools in these four countries and one region: the prospective risk assessment,the retrospective assessment based on occurred incidents and the integrated risk management.Although the grading of risk is similar,the definition of grading is different in the United Kingdom,Australia and Taiwan.The methods and processes of analyses on the adverse events are almost the same in these four countries and one region.
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 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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».