Obstetrical safety indicators for preventing hospital harms in low risk births: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Optimising the safety of obstetric patient care is a primary concern for many hospitals. Performance indicators measuring aspects of patient care processes can lead to improvements in health systems and the prevention of harm to the patient. We present our protocol for a scoping review to identify indicators for obstetric safety in low risk births. We aim to identify indicators addressing preventable hospital harms, to summarise the data and synthesise results. METHODS AND ANALYSIS: . We will search electronic databases such as Medline, Embase, CINAHL and the Cochrane Library, and websites from professional bodies and other organisations, using an iterative search strategy.Two reviewers will independently screen titles and abstracts of search results to determine eligibility for inclusion. If eligibility is not clear, the reviewers will screen the full text version. If reviewers' decisions regarding eligibility differ, a third reviewer will review the record. Two reviewers will independently extract data from records that meet our inclusion criteria using a standardised data collection form. We will narratively describe quantitative data, such as the frequency with which indicators are identified, and conduct a thematic analysis of the qualitative data. We will compile a comprehensive list of patient safety indicators and organise them according to concepts that best suit the data such as the Donabedian model or the Hospital Harm Framework. We will discuss the implications for future research, clinical practice and policy-making. We will report the conduct of the review using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for scoping reviews checklist. ETHICS AND DISSEMINATION: The sources of information included in this scoping review will be available to the public. Therefore, ethics approval is not warranted. We will disseminate results in a peer-reviewed publication, conference/event presentation(s) and stakeholder communications.
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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 | 0,143 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,021 |
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 ».