Improving Diagnostic Safety through Integrated Care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diagnostic errors in care are a global public health challenge. Published rates of diagnostic errors range from approximately 5% in ambulatory care settings up to about 10% of in-hospital stays and it is estimated that every person in their lifetime will experience a diagnostic error. The wicked problem of diagnostic errors is multifactorial with failures occurring at every point of entry to the system. Integrated systems of care provide an important opportunity for studying and codesigning solutions to diagnostic errors and are uniquely positioned to address the gaps in access and care delivery that lead to diagnostic errors. In this workshop, we will explore the challenges of diagnostic error and the promise of diagnostic safety solutions along the nine pillars of integrated care. Audience: Patients, patient advocates, caregivers, clinicians, health systems leaders, policymakers, and payers. Learning Objectives: By the end of the workshop, participants will be able to: 1.Describe diagnostic errors within the context of an integrated healthcare system. 2.Discuss unique opportunities for integrated healthcare systems to mitigate diagnostic errors and promote diagnostic safety. 3.Align opportunities to improve diagnostic safety along each of the nine pillars of integrated care. Workshop Approach: The workshop will include a mix of short theory bursts and small working groups. Theory bursts will level-set on the current state of the science of diagnostic errors and strategies to improve diagnosis while working groups have the goal of ascribing challenges and opportunities for improving diagnostic safety along the diagnostic continuum. The workshop will employ engagement and learning strategies including interactive polls, briefing and debriefing, hands-on deliberative practice, and small group facilitation. Information co-created by workshop participants will be captured using web-enabled and live brainstorming tools. Workshop Agenda: 1.10 minutes: Introduction and review agenda; Online interactive session of who is in the room. 2.10 minutes: Theory Burst – What we know about diagnostic errors and an introduction to the diagnostic error sociotechnical system. 3.5 minutes: Introduction to the brainstorming approaches and technology 4.45 Minutes: Small Group Break Outs (each group will address one pillar in each session) a.Session 1: Pillars 1-3 b.Session 2: Pillars 4-6 c.Session 3: Pillars 7-9 5.15-Minute Debrief: Review of information generated by different small groups along the nine principles of integrated care; Opportunity for participants from other groups to contribute to the other session’s responses 6.5 minutes: wrap up and next steps Lessons Learned: Take-home messages will be summarized by expert faculty using online polling and word cloud codesign by participants and through the co-created brainstorming outcomes. Participants will be invited to contribute to a white paper from the workshop.
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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 | 0,027 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,007 |
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 ».