Goals, Recommendations, and the How-To Strategies for Developing and Facilitating Patient Safety and System Integration Simulations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this article is to outline overall goals, recommendations, and provide practical How-To strategies for developing and facilitating patient safety and system integration (PSSI) simulations for healthcare team members and organizations. BACKGROUND: Simulation is increasingly being used as a quality improvement tool to better understand the tasks, environments, and processes that support the delivery of healthcare services. These PSSI simulations paired with system-focused debriefing can occur prior to implementing a new process or workflow to proactively identify system issues. They occur as part of a continuous cycle of quality improvement and have unique considerations for planning, implementation, and delivery of healthcare. METHOD: The Delphi technique was used to develop the recommendations and How-To strategies to guide those interested in conducting a PSSI simulations. The Delphi technique is a structured communication technique and systematic process of gathering information from a group of identified experts through a series of questionnaires to gain consensus regarding judgments on complex processes, where precise information is not available in the literature. The Delphi technique permitted an iterative and multistaged approach to transform expert opinions into group consensus. RESULTS: The goals, recommendations, and How-To strategies include a focus on project management, stakeholder engagement, sponsorship, scenario design, prebriefing and debriefing, and evaluation metrics. The intent is to proactively identify system issues and disseminate actionable findings. CONCLUSIONS: This article highlights salient features to consider when using simulation as a strategy and tool for patient safety and quality improvement.
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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 | 0,097 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».