Emerging Issues and Challenges for Improving Patient Safety in Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It is only recently that patient safety in mental health was considered a field in its own right, and there is a lack of awareness of the issues and a shortage of readily available information. This research builds on existing knowledge by soliciting the expertise of leaders in the area of patient safety and/or mental health via 2 qualitative methods. METHODS: Qualitative interviews were held with 19 key informants. Small group discussions were held during a Canadian invitational roundtable event with 72 participants. A thematic qualitative analysis involving a 2-step process was performed: (1) coding each interview, and (2) identifying larger themes. RESULTS: The findings revealed that more work is required to establish clear patient safety definitions, develop awareness, set priorities, and develop strategies for responding to patient safety incidents in mental health settings. Establishing a culture of patient safety and embedding it within all levels of an organization is vital, including adopting a systems level approach to examining patient safety incidents, encouraging open reporting and communication, considering the patient/caregiver perspective, and eliminating discrimination and stigma. Patient safety issues pertaining to community care settings are an urgent issue and require greater understanding. The need to promote national leadership, standardization of practice, ongoing training, information sharing, and additional research also was voiced. CONCLUSIONS: The results from this research highlight that greater action is required to improve patient safety in mental health settings. This research has identified several potentially important future directions for improving patient safety in mental health.
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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 | 0,077 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,016 |
| Communication savante | 0,020 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».