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Enregistrement W2888368977 · doi:10.1177/0840470418782261

Contributing causes to adverse events in home care and potential interventions to reduce their incidence

2018· article· en· W2888368977 sur OpenAlexafffund
G. Ross Baker, Virginia Flintoft, Anne Wojtak, Régis Blais

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Patient Safety InstituteAlberta Health Services
Mots-clésSAFERPsychological interventionMedicineNursingMedical emergencyAdverse effectBusinessPatient safetyTask (project management)Health careComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing complexity of home care services, pressures to discharge patients quicker, and the growing vulnerabilities of home care clients all contribute to adverse events in home care. In this article, home care staff in six programs analyzed 27 fall- and medication-related events. Classification of contributing causes indicates that patient and environmental factors were common in fall events, while organization and management factors along with patient, task, team, and individual factors were common in medication-related events. Home care settings create specific challenges in identifying and mitigating risks. Some factors, such as variations in home environments, are difficult to address. However, changing care coordination structures and communication methods could ameliorate other factors, including poor communications among staff and limited team and cross-sector communication and coordination. Ensuring that medication ordering and administration processes are optimized for home environments would also contribute to safer care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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