Aller au bout de ses erreurs : vers une gestion du risque des accidents thérapeutiques
Notice bibliographique
Résumé
In 1999, the Institute of Medicine succeeded to bring attention to a quality of care issue afflicting North American health care systems since at least half a century. According to the IOM, more than 100 000 patients die each year in the United States in consequence of a preventable adverse event. How does this issue affect the health system in Québec? In 2001, a report from the Québec ministry of health speculated that the problem of medical errors extends pass the borders of the United States to the Québec health care system. Faced with this reality, the Québec Legislative Assembly adopted, in December 2002, Bill 113 which aims for a more transparent and safe health care system. We must realize that most adverse events are the result of system failures, coupled with human error. These latent failures will never be detected and rectified without the intense collaboration of health care workers. Only the reporting of health care accidents and incidents will permit us to analyse those errors and than adopt mechanisms intercepting errors or, at the very least, minimising their consequences. However will Bill 113 achieve the legislator 's intention of diminishing the incidence of medical accidents in Québec? Will Québec health care workers declare all accidents and incidents discovered in the course of their medical interventions ? Ultimately, could the implantation of a no fault system help substitute our blame culture for a culture of transparence and quality and thus contribute to reduce the incidence of adverse events in our health care system? We all know that to err is human. However, most errors could be prevented by adopting new systems of care. Such changes are paramount to the quality of our medical care.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».