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
INTRODUCTION: Designing new healthcare facilities is complex and transitions to new clinical environments carry high risks, as unanticipated problems may arise resulting in inefficient care and patient harm. Design thinking, a human-centered design method, represents a unique framework to support the planning, testing, and evaluation of new clinical spaces throughout all phases of construction. Healthcare simulation has been used to test new clinical spaces, yet most report using simulation only in the late design stages. Moreover, healthcare design models have potentially underused human factors approaches calling for human-centered design. We applied a multimodal simulation-based approach underpinned by the principles of design thinking throughout the planning and construction stages of a newly renovated academic emergency department. METHODS: A multidisciplinary team developed and integrated 3 simulation strategies (table-top, mock-up, and in situ simulation) into the 5-step process of design thinking. Through end-user engagement, we identified potential challenges, prototyped solutions through table-top and mock-up simulations, and iteratively tested these solutions through in situ simulation within the actual clinical space. RESULTS: The team used end-user engagement and feedback to brainstorm and implement effective solutions to problems encountered before opening the new emergency department. The iterative steps and targeted use of simulation resulted in redesigning departmental processes and actual clinical space while mitigating anticipated safety threats and departmental deficiencies. CONCLUSIONS: Design thinking coupled with multimodal simulation across all phases of construction enhanced the design and testing of new clinical infrastructure. Applying this approach early, thoroughly, and efficiently will help healthcare organizations plan changes to clinical spaces.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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