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Enregistrement W3091296032 · doi:10.1136/bmjinnov-2020-000430

Ethical, legal and administrative implications of the use of video and audio recording in an emergency department in Ontario, Canada

2020· article· en· W3091296032 sur OpenAlex
Stuart L. Douglas, Andrew D. McRae, Lisa A. Calder, Melanie de Wit, Marco L.A. Sivilotti, Daniel Howes, Steven C. Brooks, Adam Szulewski

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMJ Innovations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversity of CalgaryOttawa HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LegislationEmergency departmentQuality (philosophy)SalientPublic relationsPolitical scienceBusinessMedical emergencyMedicineLawNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While video and audio recording (VAR) of patients is well described for clinical research, its application to quality improvement in the emergency department has thus far been limited and hindered by potential obstacles. We believe this technology holds promise to incite marked systems improvement but only if deployed in a thoughtful and principled manner. Experts in clinical, regulatory, legal, quality improvement, patient safety and ethical domains collaborated to articulate the salient considerations and challenges to implementation of a VAR programme. We describe this implementation using the lens of legislation and other principles specific to our current context. The landscape of ethical, legal and regulatory barriers and a case example of how a VAR programme has been implemented in an emergency department in Ontario, Canada are outlined. The potential to harness VAR data to drive quality and to improve safety is remarkable. Articulating the most contentious issues and illustrating how they can be addressed may guide others hoping to implement similar VAR programmes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,432
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,034 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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