Closing the safety loop: evaluation of the National Patient Safety Agency's guidance regarding wristband identification of hospital inpatients
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
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Wristbands are essential for accurate patient identification. Some evidence suggests that missing wristbands is not an infrequent occurrence in acute hospitals. The National Patient Safety Agency (NPSA) has developed guidance on patient identification for hospitals in England and Wales. Here we report an evaluation of the uptake of the guidance. METHOD: The evaluation was designed as a 'pre-post' intervention survey. Fifty hospitals (response rate 67%) responded to the 'pre-guidance' part and 40 hospitals (response rate 43%) responded to the 'post-guidance' part. RESULTS: The majority of the hospitals use wristbands to identify inpatients. Fifty-eight per cent of the hospitals in the 'pre-guidance' survey and 50% of them in the 'post-guidance' survey reported not having a patient identification policy before receiving the guidance. Only one hospital reported not having developed such a policy in the 'post-guidance' survey. Ninety-eight per cent of the hospitals reported that their policies are consistent with the guidance. Relevant training to staff is provided in about a quarter of the organizations, both before and after the guidance. Problems in implementing the guidance were reported by 23% of the hospitals, and included difficulties with staff or patient attitudes, or with the guidance itself, or difficulty to identify a lead staff member. CONCLUSION: Overall, implementation of NPSA guidance regarding inpatient identification was satisfactory. The reported problems should be taken into account, as they likely apply to a range of patient safety interventions. Limitations of evaluating intervention uptake, rather than efficacy, and relying on self-report are discussed.
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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 | 0,121 | 0,384 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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