Nurses’ Patient Safety Competencies in Aceh Province, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the level of nurses‟ patient safety competencies in Aceh, Indonesia.Methods: A descriptive study was conducted to randomly recruit 207 nurses in a hospital in Banda Aceh, Indonesia. The nurses‟ patient safety competencies was measured by using the Patient Safety Competencies of Nurses Questionnaire (PSCNQ) which was a self-reported, 29-item questionnaire rated on a 4-point Likert scale (1 to 4), developed based on the Canadian Patient Safety Institute‟s Safety Competencies. Result: More than half of nurses participated in the study were less than 30 years old, with a mean age of 31 years. The majority was female, married, earned diploma degree, and had working experience of 1-10 years. The overall nurses‟ patient safety competencies was at a high level. The area that nurses reported highest competency was “use personal protective equipment”. Whereas the area they reported lowest competency was “maintain the documents of adverse events and report each adverse event.”Conclusion: The study findings suggested that Acehnese nurse leaders should further maintain and promote nurses‟ patient safety competencies. Studies exploring factors contributing to nurses‟ patient safety competencies together with utilizing other data collection methods, such as observation is worth investigated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».