La sécurité des soins obstétricaux, une affaire de travail d’équipe ; l’expérience canadienne du programme AMPROOB/MOREOB
Bibliographic record
Abstract
Décrire la mise en oeuvre du programme AMPROOB (Approche multidisciplinaire en prévention des risques obstétricaux) ainsi que son impact sur les résultats cliniques, médicoéconomiques et la satisfaction des professionnels de santé (PS) formés. D’une durée de trois ans, il est centré sur l’apprentissage collectif, la communication, le travail d’équipe et sur l’analyse multidisciplinaire des pratiques. Au Canada, différentes cohortes d’hôpitaux ont été suivies à long terme, et l’impact du programme a été apprécié à l’aide de comparaisons avant/après à partir du taux de morbidité maternelle et néonatale grave, des dépenses liées aux réclamations et de la perception des conditions de travail. En Alberta, une réduction significative de la morbidité néonatale grave (OR: 0,82, IC 95 %: 0,69 à 0,97) et des lacérations périnéales du troisième ou quatrième degré (OR: 0,76, IC 95 %: 0,64 à 0,92) a été observée. En Ontario, au niveau de l’assurance responsabilité hospitalière, une réduction des dépenses d’indemnisation a été mise en évidence. Le stress était diminué pour 68 % des PS formés. En établissant une nouvelle culture de sécurité des patients, ce programme a été associé à une réduction de la morbidité maternelle et néonatale grave ainsi que des dépenses associées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".