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Enregistrement W2587794467 · doi:10.5430/jha.v6n2p10

Documentation and investigation of missing health care equipment: The need to safeguard high priced devices in health care institutions

2017· article· en· W2587794467 sur OpenAlexaffvenue
Amanda Cheung, Nancy Clayden, Wrechelle Ocampo, Linet Kiplagat, Jaime Kaufman, Barry Baylis, John Conly, William A. Ghali, Chester Ho, Henry T. Stelfox, David B. Hogan

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensAlberta Health ServicesFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationSignageIncident reportHealth carePsychological interventionMedical emergencyMedicineAsset (computer security)BusinessNursingOperations managementComputer securityComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Missing medical equipment in health care settings decrease productivity, increase spending to replace losses, and potentially endanger patient safety. By documenting and investigating the causes of these incidents, strategies to prevent future occurrences can be developed.Methods: As an example of this approach, we describe the inadvertent disposal of an expensive medical device during a randomized controlled trial (RCT) conducted within a medical facility. The incident was carefully documented and investigated shortly after it occurred. This information was used to develop targeted interventions to prevent further occurrences.Results: The device was a mattress overlay connected to a computer monitor that generated a continuous pressure image for use by nursing staff in the prevention of pressure injuries. An Environmental Services staff member disposed of one of these devices when the room of an enrolled patient was cleaned following their transfer to another unit. Miscommunication (or a misunderstanding of communicated information) and lack of awareness were identified as the main causes of this error.Discussion: By using the loss as a learning opportunity, the investigation of the incident led to strategies for preventing future occurrences. These included frequent training sessions for staff and improvements in signage. A detailed, factual and timely investigation of the events around the loss of armamentarium coupled with analysis on how to prevent future occurrences should be considered for all incidents involving high cost equipment.Conclusions: A standardized, non-judgmental approach to documenting and investigating the causes of costly equipment loss can lead to strategies for improved asset management and the prevention of further incidents of this nature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,326
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,326
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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