Updated framework on quality and safety in emergency medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Quality and safety of emergency care is critical. Patients rely on emergency medicine (EM) for accessible, timely and high-quality care in addition to providing a 'safety-net' function. Demand is increasing, creating resource challenges in all settings. Where EM is well established, this is recognised through the implementation of quality standards and staff training for patient safety. In settings where EM is developing, immense system and patient pressures exist, thereby necessitating the availability of tiered standards appropriate to the local context. METHODS: The original quality framework arose from expert consensus at the International Federation of Emergency Medicine (IFEM) Symposium for Quality and Safety in Emergency Care (UK, 2011). The IFEM Quality and Safety Special Interest Group members have subsequently refined it to achieve a consensus in 2018. RESULTS: Patients should expect EDs to provide effective acute care. To do this, trained emergency personnel should make patient-centred, timely and expert decisions to provide care, supported by systems, processes, diagnostics, appropriate equipment and facilities. Enablers to high-quality care include appropriate staff, access to care (including financial), coordinated emergency care through the whole patient journey and monitoring of outcomes. Crowding directly impacts on patient quality of care, morbidity and mortality. Quality indicators should be pragmatic, measurable and prioritised as components of an improvement strategy which should be developed, tailored and implemented in each setting. CONCLUSION: EDs globally have a remit to deliver the best care possible. IFEM has defined and updated an international consensus framework for quality and safety.
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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 | 0,166 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».