Assessing the Health-Care Risk: The Clinical-VaR, a Key Indicator for Sound Management
Notice bibliographique
Résumé
Clinical risk includes any undesirable situation or operational factor that may have negative consequences for patient safety or capable of causing an adverse event (AE). The AE, intentional or unintentionally, may be related to the human factor, that is, medical errors (MEs). Therefore, the importance of the health-care risk management is a current and relevant issue on the agenda of many public and private institutions. The objective of the management has been evolving from the identification of AE to the assessment of cost-effective and efficient measures that improve the quality control through monitoring. Consequently, the goal of this paper is to propose a Key Risk Indicator (KRI) that enhances the advancement of the health-care management system. Thus, the application of the Value at Risk (VaR) concept in combination to the Loss Distribution Approach (LDA) is proved to be a proactive tool, within the frame of balanced scorecard (BSC), in health organizations. For this purpose, the historical events recorded in the Algo-OpData® database (Algorithmics Inc., Toronto, ON, Canada, IBM, Armonk, NY, USA) have been used. The analysis highlights the importance of risk in the financials outcomes of the sector. The results of paper show the usefulness of the Clinical-VaR to identify and monitor the risk and sustainability of the implemented controls.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».