Nursing Education: A Catalyst for the Patient Safety Movement
Notice bibliographique
Résumé
Creating a culture of safety in healthcare systems is a goal of leaders in the patient safety movement. Commitment of leadership to safety in the Saskatchewan Institute of Applied Science and Technology (SIAST) Nursing Division has resulted in the development of the Patient Safety Project Team (PSPT) and a steady shift in the culture of the organization toward a systems approach to patient safety. Graduates prepared with the competencies necessary to be diligent about their practice and skilled in determining the root causes of system error in healthcare will become leaders in shifting the healthcare culture to strengthen patient safety. The PSPT believes this cultural shift begins with the education system. It involves modifications to curricula content, facilitation of multidisciplinary processes, and inclusion of theory and practice that reflect critical inquiry into healthcare and nursing education systems to ensure patient safety. In this paper the practical approaches and initiatives of the PSPT are reviewed. The integration of Patient Safety Core Curriculum modules for competency development is described. The policy for reporting adverse events and near misses is outlined. In addition, the student-focused reporting tool, the results and the implications for teaching in the clinical setting are discussed. Processes used to engage faculty are also addressed.
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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 | 0,028 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».