Professional liability risks and risk management for nurses in telehealth.
Notice bibliographique
Résumé
This paper will identify professional liability risks including licensure and malpractice risks associated with the delivery of professional health care services by nurses through the medium of information and communications technology (ICT). Risk management strategies to address these risks will be presented. In Canada, telehealth is defined as "the use of communications and information technology to deliver health and healthcare services and information over large and small distances" (Industry Canada, 1997). The use of ICT to deliver professional health care services in Canada is growing rapidly. New health care call centres, staffed by registered nurses, have burgeoned in the past 2 years and other health care organizations are now offering similar services. Whereas, in the "good old days", all health care providers were cautioned against giving health care information over the telephone because of the risk of error and possible malpractice suits, this is now an accepted practice. It is important to recognize that the legal risks are as high as they ever were unless they are appropriately managed through a variety of risk management strategies. Self-regulating groups of Canadian health professionals are also struggling with the legal ramifications of telehealth in relation to the locus of accountability of the health professional, when the client lives in a different jurisdiction from the nurse. This presentation will stress the importance of risk management in telehealth delivery. It is vitally important for the protection of the public and of health care professionals that telehealth services are delivered in a way that minimizes the risk of harm and subsequent legal action.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».