Prevalence and indications for video recording in the health care setting in North American and British paediatric hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care video recording has demonstrated value in education, performance assessment, quality improvement and clinical care. METHODS: A survey was administered to paediatric hospitals in Great Britain, Canada and the United States. Heads of departments or delegates from six areas (emergency departments [EDs], operating rooms, paediatric intensive care units [PICUs], neonatal intensive care units [NICUs], simulation centres and neuroepilepsy units) were asked 10 questions about the prevalence, indications and process issues of video recording. RESULTS: Seventy hospitals were surveyed, totalling 307 clinical areas. The hospital response rate was 100%; the rate for clinical departments was 65%. Sixty-six hospitals (94%) currently use video recording. Video recording was used in 62 of 68 (91%) operating rooms; 36 of 69 (52%) PICUs; 35 of 67 (52%) NICUs; 12 of 65 (19%) EDs; seven of eight (88%) neuroepilepsy units and 13 of 14 (93%) simulation centres. Education was the most common indication (112 of 204 [55%]). Most sites obtained written consent. Since the introduction of more strict privacy legislation, 11 of 65 (17%) EDs have discontinued video recording. CONCLUSION: The present study describes video recording practices in paediatric hospitals in North America and Great Britain. Video recording is primarily used for education and most areas have a consent process.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».