Pointing and calling the way to patient safety: An introduction and initial use case
Notice bibliographique
Résumé
Background Using tools from outside healthcare can help improve patient safety. Pointing and Calling (Shisa Kanko) is an operational procedure developed for industry in Japan to prevent human error and has been used in healthcare in Asian countries to reduce errors during medication administration. Pointing and Calling affects cognitive task switching by pointing to a place or object and calling out the operation to be performed. Aim Conduct an initial use case to examine the willingness and ability of healthcare professionals in a Western country to use Pointing and Calling. Methods An observational initial use case was conducted with nineteen Advanced Care Paramedic students. Confidence, perceptions, and use of Pointing and Calling were measured during a simulated clinical scenario along with facilitator perceptions. Results After the simulation participants were confident in their ability to use Pointing and Calling, found the method to be beneficial, and indicated they would use Pointing and Calling in the future. Participants often used the method for tasks such as checking vitals. Aspects of the method requiring clarification and more training were identified. Facilitators indicated the method appeared beneficial during simulations and could be incorporated into existing curriculum. Conclusions The benefits of Pointing and Calling are readily apparent to students and facilitators and both groups are receptive to the method. Pointing and Calling is low risk with substantial potential benefits. With more education and training Pointing and Calling could be effectively implemented.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».