Using the <scp>H</scp>ealth <scp>B</scp>elief <scp>M</scp>odel to explain patient involvement in patient safety
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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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».