Le droit à la sécurité des soins dans le contexte du projet de loi 113
Notice bibliographique
Résumé
In 1999, the Institute of Medicine published «To Err is Human: Building a Safer Health System ». According to the authors, medical errors account for 44,000 to 98, 000 deaths annually in the United States. During the same period, in Quebec, a series of deadly medical errors occurred. Consequently, a ministerial committee was put in place to evaluate the problem of medical errors. According to this committee, the ratio of medical errors in Quebec was of the same order as those observed in the United States and other countries. Bill 113, which is the "An Act to amend the Act respecting health services and social services as regards the safe provision of health services and social services ", was put in place following the committee 's recommendations. Bill 113 increases the obligation for health care institutions to pay more attention to patient safety and risk management and provide safe treatment throughout the entire health care process. In adopting Bill 113, the legislator recognises the patient 's right to receive safe care, guarantees openness in the health care system and also ensures the implementation of a risk management structure. However, the implementation of bill 113 was not easy and there is still need for improvement. Consequently, we must continue with our efforts to develop a culture of safety in health care. Bill 113 is the first step towards improving patient safety.
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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 | 0,023 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».