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Enregistrement W4312492772 · doi:10.7202/1092955ar

Handling Complaints: Considerations for Prioritizing Complaints

2022· article· en· W4312492772 sur OpenAlexaffvenueabout
Maude Laliberté, Lynne Casgrain, Karena D. Volesky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandateComplaintCommonwealthService (business)Quality (philosophy)BusinessWarrantMedical emergencyOperations managementMedicineActuarial scienceEnvironmental healthMarketingFinanceEngineeringPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overstretched resources and steady increases in the number of complaints filed with the offices of the Quebec Service Quality and Complaints Commissioner prompted us to investigate the complaint-handling systems of health-related organizations operating in Commonwealth and Western European countries. We also examined guidelines used to identify higher priority files (i.e., urgent files). Urgent files can then be prioritized in terms of the time taken to provide a conclusion as well as the depth of the examination. A system where a small fraction of complaints is deemed “urgent” was preferred over systems where complaints are categorized into three or more priority levels, because files categorized in the lowest of three or more priority levels risk being neglected. Applying lessons from other systems and considering the Service Quality and Complaints Commissioner’s mandate, we identified three guiding criteria for determining whether files warrant urgent status: threat to safety, involvement of vulnerable person(s) and risk of recurrence (but only when coupled with safety issues). Since determining which files should be considered urgent is not straight forward, these broad criteria can be adapted and applied on a case-by-case basis.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,472
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,038 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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