Understanding Safety Culture in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This case study aimed to understand safety culture in a high-risk secured unit for cognitively impaired residents in a long-term care (LTC) facility. Specific objectives included the following: diagnosing the present level of safety culture maturity using the Patient Safety Culture Improvement Tool (PSCIT), examining the barriers to a positive safety culture, and identifying actions for improvement. METHODS: A mixed methods design was used within a secured unit for cognitively impaired residents in a Canadian nonprofit LTC facility. Semistructured interviews, a focus group, and the Modified Stanford Patient Safety Culture Survey Instrument were used to explore this topic. Data were synthesized to situate safety maturity of the unit within the PSCIT adapted for LTC. RESULTS: Results indicated a reactive culture, where safety systems were piecemeal and developed only in response to adverse events and/or regulatory requirements. A punitive regulatory environment, inadequate resources, heavy workloads, poor interdisciplinary collaboration, and resident safety training capacity were major barriers to improving safety. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of understanding a unit's safety culture and identifies the PSCIT as a useful framework for planning future improvements to safety culture maturity. Incorporating mixed methods in the study of health care safety culture provided a good model that can be recommended for future use in research and LTC practice.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».