Educational background of nurses and their perceptions of the quality and safety of patient care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International health systems research confirms the critical role that nurses play in ensuring the delivery of high quality patient care and subsequent patient safety. It is therefore important that the education of nurses should prepare them for the provision of safe care of a high quality. The South African healthcare system is made up of public and private hospitals that employ various categories of nurses. The perceptions of the various categories of nurses with reference to quality of care and patient safety are unknown in South Africa (SA). OBJECTIVE: To determine the relationship between the educational background of nurses and their perceptions of quality of care and patient safety in private surgical units in SA. METHODS: A descriptive correlational design was used. A questionnaire was used for data collection, after which hierarchical linear modelling was utilised to determine the relationships amongst the variables. RESULTS: Both the registered- and enrolled nurses seemed satisfied with the quality of care and patient safety in the units were they work. Enrolled nurses (ENs) indicated that current efforts to prevent errors are adequate, whilst the registered nurses (RNs) obtained high scores in reporting incidents in surgical wards. CONCLUSION: From the results it was evident that perceptions of RNs and ENs related to the quality of care and patient safety differed. There seemed to be a statistically-significant difference between RNs and ENs perceptions of the prevention of errors in the unit, losing patient information between shifts and patient incidents related to medication errors, pressure ulcers and falls with injury.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».