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Enregistrement W2587873339 · doi:10.1177/0009922817691820

Safe Care for Pediatric Patients: A Scoping Review Across Multiple Health Care Settings

2017· review· en· W2587873339 sur OpenAlexafffund
Antonia Stang, Denise Thomson, Lisa Hartling, Jocelyn Shulhan, Megan Nuspl, Samina Ali

Notice bibliographique

RevueClinical Pediatrics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSolar Energy Technologies OfficeAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicinePsychological interventionHarmPatient safetyHealth careMEDLINEOccupational safety and healthConsistency (knowledge bases)Family medicineMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children are particularly vulnerable to patient safety concerns due to pediatric-specific and general health care challenges. This scoping review identifies and describes the vulnerabilities of those aged 0 to 18 years to iatrogenic harm in various health care settings. Six databases were searched from 1991 to 2012. Primary studies were categorized using predetermined groupings. Categories were tallied and descriptive statistics were employed. A total of 388 primary studies exploring interventions that improved patient safety, deficiencies, or errors leading to safety concerns were included. The most common issues were medication (189 studies, 48.7%) and general medical (81 studies, 20.9%) errors. Sixty studies (15.5%) evaluated or described patient safety interventions, 206 studies (53.1%) addressed health care systems and technologies, 17 studies (4.4%) addressed caregiver perspectives and 20 studies (5.2%) discussed analytic models for patient safety. Further work is needed to ensure consistency of definitions in patient safety research to facilitate comparison and collation of results.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0200,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,412
Tête enseignante GPT0,649
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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