Safety culture of nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Examining the perception of patient safety culture (PSC) of top managers in health care settings is important because their orientation to PSC can have a large influence on the facility. PURPOSES: In this research, the perception of PSC of nursing home administrators (NHAs) and directors of nursing (DONs) is examined. METHODOLOGY/APPROACH: Primary data were collected to examine the opinions of NHAs and DONs regarding PSC. Information was collected from a large nationally representative sample of 4,000 nursing homes. The Nursing Home Survey on Patient Safety Culture survey instrument was used as a measure of PSC. This has 12 domains and 38 items. Bias indexes, intraclass correlation coefficients, and Pearson's product-moment correlation coefficients of the differences between NHA and DON item scores were examined. FINDINGS: Using a 0-100 scale, most scores fell into the 55-80 range. Higher scores represent a higher (more favorable) PSC. Agreement between the NHAs and DONs was excellent in 10 items, good in 15 items, moderate in 4 items, and poor in 8 items. Of the four largest differences in scores, the NHA scores were higher than the DON scores for 1 item, and DON scores were higher than the NHA scores for 3 items. IMPLICATIONS: The overall perception from both NHAs and DONs appear to represent a somewhat "positive" outlook from these top managers on their institution's PSC. However, NHAs in general report higher scores than DONs do. The areas of divergence between these top managers are further discussed, with a view toward directing future patient safety investigations and initiatives in nursing homes.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».