Restorative initiatives: emerging insights from design, implementation and collaboration in five countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Restorative systems are human centred and distinguished by an emphasis on relational principles and practices. Emerging evidence indicates that a restorative approach holds promise to mitigate and respond to harm in the complex health environment. Advocates are collaborating with clinicians and institutions to develop restorative responses to adverse events. Method: This paper shares the insights of an international network who have been collaborating to nurture the development of restorative policy and practice in five countries since 2019 (Aotearoa New Zealand, Australia [New South Wales & Queensland]; Canada [British Columbia], England and the United States [California]). Our work is at varying stages of maturity and incorporates co-designing, implementing, and evaluating restorative responses to adverse events. Results & discussion: The viewpoint provides an overview of the core principles, emerging evidence, and shares our collective reflections about the constraining and enabling factors to development. We recognise that we cannot speak to the breadth of work underway worldwide. Our hope is that by drawing on our experiences, we can offer some thoughts about what a restorative lens offers the future of patient and family involvement in patient safety, whilst providing the opportunity for transparent critique of work to date.
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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 | 0,135 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,037 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».