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Enregistrement W3204531672 · doi:10.1136/archdischild-2021-rcpch.842

1775 Development of a national hub for reviewing and learning from the deaths of children and young people in Scotland

2021· article· en· W3204531672 sur OpenAlexaboutno aff
Nanisa Feilden, Alison Rennie, Jill Sands, Caroline McGeachie, Sharon E. Robertson

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDocumentationQuality (philosophy)Quarter (Canadian coin)Consistency (knowledge bases)Action (physics)Health careQuality managementChild mortalityPublic relationsMedical educationPopulationEnvironmental healthEconomic growthMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Scotland has a higher mortality rate for under 18s than any other Western European country. Of the 300 children and young people who die annually, approximately a quarter could be prevented. There is currently no national system to support review or to share national learning, and not all deaths are reviewed. The quality of reviews varies across services and Scotland. Healthcare Improvement Scotland and the Care Inspectorate co-host the National Hub for Reviewing and Learning from the Deaths of Children and Young People. <h3>Objectives</h3> The National Hub aims to ensure that the death of every child in Scotland is subject to a quality review by: developing a methodology and documentation to ensure all deaths are reviewed through a high quality and consistent process improving the quality and consistency of existing reviews improving the experiences of and engagement with families and carers, and channelling learning from current review processes across Scotland that could direct action to help reduce preventable deaths. This programme reflects the commitment to fostering a learning system that increases safety and quality improvement amongst services by: supporting individuals to learn through its culture and networks ensuring everyone is informed by evaluation and reflective practice enabling people to assess what is and is not working through the use of qualitative and quantitative data, stories and insights developing processes to aid decision-making and turn knowledge into action building systems to identify ’bright spots’ and generalisable learning, and linking with rUK systems to allow a four nations approach to child death reviews. <h3>Methods</h3> We have worked collaboratively with stakeholders to support implementation of a national child death review process, which will launch during 2021. This includes: establishing an Expert Advisory Group to provide an advisory role through expert (including clinical) input developing national guidance that sets out the process for NHS boards and local authorities to follow when responding to, and reviewing, the death of a child or young person developing a core review data set and online portal for collating data, and gathering views from family members and carers who have been involved in a review process. Reviews will be conducted into the deaths of all live born children up to the date of their 18th birthday, or 26th birthday for care leavers who are in receipt of aftercare or continuing care at the time of their death <h3>Results</h3> The national child death review process will be fully implemented by 1 October 2021. Following implementation, the National Hub will collate and disseminate learning from reviews with the aims of changing future professional clinical practice, informing policy change and reducing avoidable deaths in Scotland. <h3>Conclusions</h3> For the first time in Scotland, national data will be collected on the deaths of all children and young people. Working with NHS boards and local authorities, the ambition is to inform the redesign of pathways and services to ultimately reduce avoidable deaths, and where that is not possible, to improve the experiences of children, young people and their families

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,289 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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