Practice Gaps in Patient Safety Among Dermatology Residents and Their Teachers
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Curriculum and role modeling adjustments are necessary to address patient safety gaps occurring during dermatology residency. OBJECTIVE: To identify the source of clinical practices among dermatology residents that affect patient safety and determine the best approach for overcoming gaps in knowledge and practice patterns that contribute to these practices. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A survey-based study, performed at a national medical dermatology meeting in Itasca, Illinois, in 2012, included 142 dermatology residents from 44 residency programs in the United States and Canada. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Self-reported rates of dermatology residents committing errors, identifying local systems errors, and identifying poor patient safety role modeling. RESULTS: Of surveyed dermatology residents, 45.2% have failed to report needle-stick injuries incurred during procedures, 82.8% reported cutting and pasting a previous author's patient history information into a medical record without confirming its validity, 96.7% reported right-left body part mislabeling during examination or biopsy, and 29.4% reported not incorporating clinical photographs of lesions sampled for biopsy in the medical record at their institution. Residents variably perform a purposeful pause ("time-out") when indicated to confirm patient, procedure, and site before biopsy, with 20.0% always doing so. In addition, 59.7% of residents work with at least 1 attending physician who intimidates the residents, reducing the likelihood of reporting safety issues they witness. Finally, 78.3% have witnessed attending physicians purposefully disregarding required safety steps. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Our data reinforce the need for modified curricula, systems, and teacher development to reduce injuries, improve communication with patients and between physicians, residents, and other members of the health care team, and create an environment free of intimidation.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».