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Enregistrement W4406346651 · doi:10.3389/frhs.2024.1474195

Engaging older adults in diagnostic safety: implementing a diagnostic communication note sheet in a primary care setting

2025· article· en· W4406346651 sur OpenAlexaff
Alberta Tran, Leah M. Blackall, Mary A. Hill, William J. Gallagher

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Health Services · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensToronto East General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careMedicineMedical emergencyPsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Adults over the age of 65 are at a higher risk for diagnostic errors due to a myriad of reasons. In primary care settings, a large contributor of diagnostic errors are breakdowns in information gathering and synthesis throughout the patient-provider encounter. Diagnostic communication interventions, such as the Agency for Healthcare Research and Quality's "Be the Expert on You" note sheet, may require adaptations to address older adults' unique needs. Methods: = 6) in focus group sessions to understand their perspectives on diagnostic communication and the existing AHRQ note sheet. A two-page communication and clinic workflow tool was developed and implemented over a 6-month period using three Plan-Do-Check-Act cycles. Physicians, nurses, staff, and patients were surveyed. Results: = 31) found the tailored diagnostic communication note sheet to be easy-to-use, helpful for provider communication, and would recommend its use to other patients. Physicians and staff members were satisfied with the note sheet and described few challenges in using it in practice. Discussion: Our findings contribute to the growing body of evidence around diagnostic safety interventions and patient engagement by demonstrating the feasibility and benefits of actively involving older adult patients in quality initiatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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