Clinical Pharmaceutical Safety and Healthcare Systems Management- An Updated Review Article For Pharmacists, Health Securities, and Medical Maintenance Specialists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthcare is a safety-critical industry where preventable harm remains a major public health concern. Learning from high-risk sectors like aviation and nuclear power, safety management systems (SMS) offer a proactive, systematic framework for managing safety through organizational structures, risk management, and continuous improvement. Aim: This review was commissioned to inform the development of the NHS England's patient safety policy. It aims to synthesis evidence on SMS in healthcare to address three key questions: the attributes of a successful NHS SMS, the links between an SMS and quality management, and the next steps for safety management in the NHS. Methods: The study conducted a comparative review of national patient safety approaches, analyzing systems in the Netherlands, Australia, Canada, Ireland, and New Zealand, with a focus on the integration of SMS principles. Results: The Netherlands was the only country with a mandatory, certified SMS for hospitals, which was associated with a reduction in preventable adverse events. Other countries embedded core SMS components—such as leadership, risk management, and safety assurance—within national standards and accreditation frameworks but did not mandate a formal SMS. Evidence from the Dutch programme showed improvements, though outcomes were influenced by contextual factors like implementation support and concurrent initiatives. Conclusion: Core SMS principles are transferable to healthcare and can contribute to improved safety outcomes. However, successful implementation requires significant contextual adaptation, strong leadership, and robust supporting infrastructure, rather than simply adopting a generic model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».