Notice bibliographique
Résumé
Even though medical errors are of great concern to both the public and health care, relatively little is known about the extent of the problem. In the US it is estimated that drug-related medication errors cost the health care system billions of dollars annually. “Medication errors do not just cause injury to patients,” says David U, president and CEO of the new Institute for Safe Medication Practices Canada (www .ismp-canada.org). “They also cost the health care system.” U says that Canada does not yet have accurate data on the extent of medication errors, but extrapolation from US data suggests that about 2% of hospitalized patients experience a preventable adverse drug event and that “an [estimated] 700 deaths per year result from medication errors.” To improve the situation, ISMP-Canada is developing several systems to track medication errors. One of the main ones is a self-reporting online form that allows practitioners to outline errors and “near misses.” The form asks for the reporting person's name, but ISMP-Canada guarantees that all information will remain confidential. Once enough data are collected, it hopes that analysis will point to ways to cut the number of drug-related errors. ISMP-Canada grew out of a similar initiative in the US, where ISMP-US (www.ismp.org) has a similar self-reporting system online. It also offers several other resources such as current drug alerts and a drug-testing service. Another American site is Bridge Medical Inc.'s MEDeRRORS (www .mederrors .com). It contains a library of abstracts, feature articles, an online CME course called “Anatomy of an Error” and several other resources. Back in Canada, physicians can keep track of current drug advisories through Health Canada's Adverse Drug Reaction Newsletter (www.hc-sc.gc.ca/hpb-dgps/therapeut/htmleng/cadrn wsletter .html). You can also check CMAJ's own drug advisories page at www.cma.ca/cmaj/fda-advisory/index.htm. — Michael OReilly, ten.ylliero@ekim
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,629 | 0,434 |
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 ».