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Adaptação dos instrumentos de avaliação de eventos adversos para uso em hospitais brasileiros

2008· article· pt· W2138299786 on OpenAlexaboutno aff
Walter Mendes, Cláudia Travassos, Mônica Martins, Priscilla Mouta Marques

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Epidemiologia · 2008
Typearticle
Languagept
FieldHealth Professions
TopicPatient Safety and Medication Errors
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

OBJETIVO: Adaptar os instrumentos de avaliação e os critérios de rastreamento do Canadian Adverse Events Study (CAES) para a avaliação da ocorrência de eventos adversos (EAs) em hospitais brasileiros. METODOLOGIA: O processo de adaptação dos instrumentos foi realizado em 4 etapas: (I) tradução do inglês para o português dos formulários; (II) painel de especialistas para julgar com base em consenso os critérios de rastreamento e dúvidas na tradução; (III) pré-teste; e (IV) retro-tradução dos formulários. RESULTADOS: A tradução de EA consensuada no painel de especialista foi "lesão ou dano [injury] não intencional que resulta em incapacidade ou disfunção [disability], temporária ou permanente, e/ou prolongamento do tempo de permanência ou morte como conseqüência do cuidado prestado". O painel modificou a composição dos critérios de rastreamento do formulário do CAES. Resultados do pré-teste questionaram a qualidade da avaliação na fase de rastreamento. Uma avaliação realizada por médico da equipe da pesquisa obteve uma freqüência de potenciais EAs na fase de rastreamento semelhante ao valor obtido no CAES. Um novo treinamento dos revisores foi realizado. CONCLUSÕES: Os instrumentos de avaliação adaptados do CAES mostraram-se aplicáveis ao contexto de hospitais brasileiros. O método de revisão retrospectiva de prontuários requer, no entanto, um treinamento bem estruturado e avaliação do desempenho dos revisores previamente a sua incorporação como revisor.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.062
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.003

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.

Opus teacher head0.160
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations34
Published2008
Admission routes1
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