Advancing Measurement of Patient Safety Culture
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the psychometric and unit of analysis/strength of culture issues in patient safety culture (PSC) measurement. DATA SOURCE: Two cross-sectional surveys of health care staff in 10 Canadian health care organizations totaling 11,586 respondents. STUDY DESIGN: A cross-validation study of a measure of PSC using survey data gathered using the Modified Stanford PSC survey (MSI-2005 and MSI-2006); a within-group agreement analysis of MSI-2006 data. Extraction Methods. Exploratory factor analyses (EFA) of the MSI-05 survey data and confirmatory factor analysis (CFA) of the MSI-06 survey data; Rwg coefficients of homogeneity were calculated for 37 units and six organizations in the MSI-06 data set to examine within-group agreement. PRINCIPAL FINDINGS: The CFA did not yield acceptable levels of fit. EFA and reliability analysis of MSI-06 data suggest two reliable dimensions of PSC: Organization leadership for safety (alpha=0.88) and Unit leadership for safety (alpha=0.81). Within-group agreement analysis shows stronger within-unit agreement than within-organization agreement on assessed PSC dimensions. CONCLUSIONS: The field of PSC measurement has not been able to meet strict requirements for sound measurement using conventional approaches of CFA. Additional work is needed to identify and soundly measure key dimensions of PSC. The field would also benefit from further attention to strength of culture/unit of analysis issues.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle