Approaches for Reducing Medical Errors and Increasing Patent Safety: TRM, Quality and 5QS Method
Notice bibliographique
Résumé
The goal in any country should be to deliver safe and high-quality health care to patients in all clinical settings. Despite the best intentions, however, a high rate of largely preventable adverse events and medical errors occur that cause harm to patients. Medical errors are one of many Nations´ leading causes of death and injury. In USA, between 50,000 to 100,000 people die in U.S. hospitals each year and 1 000 000 excess injures as the result of medical errors (MEs) and adverse events (AEs). 23% of Europeans argue that they have been directly affected by a medical errors personally or in the family. over 3000 people die in Sweden, 185,000 case are associated with an adverse event in Canada and almost 11% of total deaths in Australia are caused by medical errors. Mixed up test results, injuries suffered during childbirth, infections following surgery, and incorrect drug dosages are just a few of the harmful medical errors. This means that more people die from medical errors than from motor vehicle accidents, breast cancer, or AIDS. One question is How many patients need to die before the media, government, county councils and care planners start to take serious actions to prevent such lose of people because of the medical errors? Most of the published academic studies in the services sector have looked only at the link between services quality and satisfaction. Some studies have been conducted to investigate the link between technical and functional quality dimensions and the level of patient‘s safety, medical errors and patient satisfaction. Very few of the identified studies have empirically examined how the atmosphere, interaction and infrastructure might prevent the medical errors and impact overall patient‘s quality perception and satisfaction. Total relationship management (TRM) emphasizes the totality and the holistic nature of a relationship which includes internal and external factors, functions and resources inside and outside any health care organization/institution. TRM includes 5 generic quality dimensions (5 Qs) and measurements. 5Qs will be used in this study to identify the shortcoming of a health care institution to reduce the medical errors which lead to the increase of the patient safety and physicians and patients relationship and satisfaction. The result can be used by the hospitals to reengineer and redesign their quality management processes and the future direction of their more effective healthcare quality strategies.
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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 | 0,071 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 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 ».