Assessment of Clinical Risk Management System in Hospitals: An Approach for Quality Improvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical risks have created major problems in healthcare system such as serious adverse effects on patient safety and enhancing the financial burden for the healthcare. Thus, clinical risk management (CRM) system has been introduced for improving the quality and safety of services to health care. The aim of this study was to assess the status of CRM in the hospitals. METHODS: A cross-sectional study was conducted on 200 nursing staff from three teaching hospitals affiliated with the Kerman University of Medical Sciences in southeast of Iran. Data were collected from the participants using questionnaire and observational checklist in quality improvement offices and selected wards. The data were analyzed using SPSS version 20. RESULTS: Almost, 57% of persons participated in at least one of training sessions on CRM. The status of CRM system was rated from weak to moderate (2.93±0.72- 3.18±0.66). Among the six domains of CRM system, the highest mean belonged to domain the monitoring of analysis, evaluation and risk control (3.18±0.72); the lowest mean belonged to domain the staff's knowledge, recognition and understanding of CRM (2.93±0.66). There were no integrated electronic systems for recording and analyzing clinical risks and incidents in the hospitals. CONCLUSION: Attempts have been made to establish CRM through improvement quality approach such as clinical governance and accreditation, but not enough, however, health care should move toward quality improvement and safe practice through the effective integration of CRM in organizational process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,049 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».