Global PRoMiSe (Perioperative Recommendations for Medication Safety): protocol for a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medication errors (MEs), which occur commonly in the perioperative period, have the potential to cause patient harm or death. Many published recommendations exist for preventing perioperative MEs; however, many of these recommendations conflict and are often not applicable to middle-income and low-income countries. The goal of this study is to develop and disseminate consensus-based recommendations for perioperative medication safety that are tailored to country income level. METHODS AND ANALYSIS: The primary site of this mixed-methods study is Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School. Participants include a minimum of 108 international medication safety experts, 27 from each of the World Bank's four country income groups (high, upper-middle, lower-middle and low-income). Using the Delphi method, participants will rate the appropriateness of candidate medication safety recommendations by completing online surveys using RedCAP. We will use Condorcet ranking methods to prioritise the final recommendations for each country income group. We will execute a comprehensive dissemination strategy for the recommendations across each country income group. Finally, we will conduct semistructured interviews with our participants to evaluate the initial adoption and implementation of the recommendations in each country income group. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the Human Research Committee/Institutional Review Board at Partners Healthcare (2019P003567). Findings will be published in peer-reviewed journals and presented at local and international conferences. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT04240301.
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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 | 0,093 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,017 |
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 ».