Goals, Recommendations, and the How-To Strategies for Developing and Facilitating Patient Safety and System Integration Simulations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle