Documentation and investigation of missing health care equipment: The need to safeguard high priced devices in health care institutions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,140 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».