Using the <scp>H</scp>ealth <scp>B</scp>elief <scp>M</scp>odel to explain patient involvement in patient safety
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
BACKGROUND: With the knowledge that patient safety incidents can significantly impact patients, providers and health-care organizations, greater emphasis on patient involvement as a means to mitigate risks warrants further research. OBJECTIVE: To understand whether patient perceptions of patient safety play a role in patient involvement in factual and challenging patient safety practices and whether the constructs of the Health Belief Model (HBM) help to explain such perceptions. DESIGN: Partial least squares (PLS) analysis of survey data. SETTING AND PARTICIPANTS: Four inpatient units located in two tertiary hospitals in Atlantic Canada. Patients discharged from participating units between November 2010 and January 2011. INTERVENTION: None. RESULTS: A total of 217 of the 587 patient surveys were returned for a final response rate of 37.0%. The PLS analysis revealed relationships between patient perceptions of threat and self-efficacy and the performance of factual and challenging patient safety practices, explaining 46 and 42% of the variance, respectively. DISCUSSION: The results from this study provide evidence for the constructs and relationships set forth by the HBM. Perceptions of patient safety were shown to influence patient likelihood for engaging in selected patient safety practices. While perceptions of barriers and benefits and threats were found to be a contributing factor to patient involvement in patient safety practices, self-efficacy plays an important role as a mediating factor. CONCLUSIONS: Overall, the use of the HBM within patient safety provides for increased understanding of how such perceptions can be influenced to improve patient engagement in promoting safer health care.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle