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Enregistrement W1798921851 · doi:10.1097/hmr.0b013e318272935a

Attitude is everything?

2012· article· en· W1798921851 sur OpenAlexaff
Johannes Steyrer, Michael Schiffinger, Clemens Huber, Andreas Valentin, Guido Strunk

Notice bibliographique

RevueHealth Care Management Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient safetyObservational studyWorkloadSafety cultureAuditOrganizational safetySafety climateOccupational safety and healthOperations managementHealth careMedicineBusinessComputer scienceEngineeringAccountingMarketingOrganizational performance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hospitals face an increasing pressure toward efficiency and cost reduction while ensuring patient safety. This warrants a closer examination of the trade-off between production and protection posited in the literature for a high-risk hospital setting (intensive care). PURPOSES: On the basis of extant literature and concepts on both safety management and organizational/safety culture, this study investigates to which extent production pressure (i.e., increased staff workload and capacity utilization) and safety culture (consisting of safety climate among staff and safety tools implemented by management) influence the occurrence of medical errors and if/how safety climate and safety tools interact. METHODOLOGY/APPROACH: A prospective, observational, 48-hour cross-sectional study was conducted in 57 intensive care units. The dependent variable is the incidence of errors affecting those 378 patients treated throughout the entire observation period. Capacity utilization and workload were measured by indicators such as unit occupancy, nurse-to-patient/physician-to-patient ratios, levels of care, or NEMS scores. The safety tools considered include Critical Incidence Reporting Systems, audits, training, mission statements, SOPs/checklists, and the use of barcodes. Safety climate was assessed using a psychometrically validated four-dimensional questionnaire.Linear regression was employed to identify the effects of the predictor variables on error rate as well as interaction effects between safety tools and safety climate. FINDINGS: Higher workload has a detrimental effect on safety, whereas safety climate-unlike the examined safety tools-has a virtually equal opposite effect. Correlations between safety tools and safety climate as well as their interaction effects on error rate are mostly nonsignificant. PRACTICE IMPLICATIONS: Increased workload and capacity utilization increase the occurrence of medical error, an effect that can be offset by a positive safety climate but not by formally implemented safety procedures and policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,419 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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